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标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd [打印本页]
作者: 雷达    时间: 2023-2-14 13:09
标题: 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd
本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
* Q+ h) h- B9 g! f; }8 ~* h4 e/ O0 j6 P
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
/ a; m8 w% E1 V: }1 K6 ZPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
, S* p4 I# L- z8 h, h----------------------------------------------
/ M% l1 H8 F' r  Zimport torch
( u0 y" p/ o" D; n) yimport numpy as np! j" Q( b& D$ p8 r- M/ s
import matplotlib.pyplot as plt  @. r. ]. g. O& U8 o: e& k6 I/ [
import random+ s+ Q5 Y* A% s! F# `3 T
) ?- A6 X# u5 J& A5 A
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
% [6 Q# S4 Z7 D- dy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=155 Y+ ^6 D7 L0 Y2 \4 R! L- w7 {
  U2 p9 r  \5 s1 z1 u& e
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
+ F; |& w5 t0 Qb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  e" f- l8 B) r4 }2 Z

' r" t7 l$ q, w& ^! g. U+ o5 e" hepochs = 100# W- T/ }. L: V+ `! q$ {. t- s, m9 l
; D) ?, |) D  B8 M8 W$ C: t: d) u
losses = []0 ?& q- S3 B: n! r
for i in range(epochs):/ Z1 b2 o0 `5 N7 m
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
( ?9 A  R1 d- S4 f6 }  y_pred.reshape(-1)
" g5 j8 H0 D- q
  J0 w% P( A* {3 l  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! o+ Y, p* X) N  losses.append(loss)9 W+ V& f" g: k' r
  6 H: k' r; `7 d( y; S
  loss.backward() # autograd
5 w  J& ]/ H: [9 p- C- V  with torch.no_grad():4 b+ d6 P- U( W, p' n& m
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w  @9 t4 g4 ~7 J  ^/ t+ Q
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
% L3 ]4 W' ?9 p3 W! \! J$ W! g% T; H& J  w.grad.zero_()  + n) L( C8 b! i+ }+ ^1 H
  b.grad.zero_()
$ q1 G6 o8 n  v4 G4 b& j/ W) X- P9 z: p$ Q+ z" ?9 s
print(w.item(),b.item()) #结果) _4 j- c6 o/ c' T  {

! |6 j5 W% X# K0 X/ `3 G! |0 ~Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
% u7 w0 {' f6 d3 `. s  V----------------------------------------------
/ R; B# ^. i) P+ _8 D0 Q5 g) v最后的结果，w可以回到 w0 = 27 附近，b却回不去 b0=15。两处红字，损失函数是矢量计算后的均值，感觉 b 的回归表达有问题。- V/ _$ W6 f5 C; j$ a
高手们帮看看是神马原因？
, U: d9 b3 C1 c- D( ^
作者: 老福    时间: 2023-2-14 19:23
本帖最后由 老福 于 2023-2-14 21:58 编辑
4 z. ^% @  t% d7 i, H- r" A) @, T" A8 o+ p
没有用过pytorch，但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期？
( n1 A2 |& @( @* l-------
6 G! r) H! H+ o# Y$ U* H+ W$ Y  ?0 B不好意思，再看一遍，好像你在自算回归而不是用现成的工具直接出结果，上面的评论只有一点用，就是确认是不是算法有问题。
4 ^0 R" @* t7 `% }# Z-------
8 q  E4 r- a# u1 K; o8 ~算法诊断部分，建议把循环次数改为1000, 再看看loss是不是收敛。有点怀疑你循环次数不够，因为你起点是0, 步长很小。只是直观建议。
作者: 雷达    时间: 2023-2-14 21:52
老福 发表于 2023-2-14 19:23
/ O, d8 {* @2 a6 v没有用过pytorch，但你把随机噪音部分改成均值为0的正态分布再试试看是不是符合预期？) S* F( `2 t1 w; @" A% {  ~
-------8 _( V$ X: a- g: ]% }9 Y
不好意思， ...

2 m. C" T7 j+ u& l4 P2 r谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 [, Z6 g8 v/ J9 |
我特意没有用现成的工具，就是想从最基本的地方深入理解一下。
作者: 老福    时间: 2023-2-14 22:00
本帖最后由 老福 于 2023-2-14 22:02 编辑
6 k% a: g% T9 t$ P7 M) E4 Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:522 P8 ]0 `7 }+ O; w: m: s3 t
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 C- L1 c' c: D, K# w% z+ ]我特意没有用现成的工具，就是想从最基本的地方深入理解 ...

) Y3 c5 u& V9 @. L) L: F
- W' T- B! _, B刚才更新了一下，建议增加循环次数或调一下步长，查一下loss曲线。
0 ?% f! o5 t7 ?: g1 j+ X; k7 b) R* n6 F& ~
或者把b但的起点改为1试试。
作者: 雷达    时间: 2023-2-15 00:25
本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑
3 f; T3 v; V1 [
老福 发表于 2023-2-14 22:00
/ H7 t* g0 F7 C8 `  [' T刚才更新了一下，建议增加循环次数或调一下步长，查一下loss曲线。
5 m, _8 d* n( y2 M1 Z: n" M5 I: f7 r" u6 }" z1 L+ A' M" L# |0 k
或者把b但的起点改为1试试。 ...

! ~5 }/ [1 Y7 G: O# Y
# O5 e6 M; ]) u, c# e你是对的。: o8 h; z1 j9 M3 w
去掉了随机部分# H0 D, k1 w, G0 j
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)) o# i3 W4 C# z7 m* @$ `
y = (x*27+15).reshape(-1)6 {; I' w8 p- `- G' j- L
2 w/ s7 X( s3 ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
  M) e  f- e) nw , b
, g: I# f. ~( t" u. n, O$ V! Y27.002620697021484 14.826167106628418* P; u! B2 [: d4 T" Q; F
9 D+ ?4 C/ y% f! Q
和 b 的起始位置无关，但 labeled data 用 y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1) ，收敛就很慢。



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