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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
: z6 F" }0 U- Z( C+ @% ~! z- b2 e; V( I: Z/ C
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
) v7 M; }' r- i7 KPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
" L: [$ M1 _6 i  {6 Q----------------------------------------------
+ H1 C2 e; B3 ]import torch8 ?5 ]% H9 N' N6 U) y
import numpy as np1 I' i5 D! v+ a# U: e+ h
import matplotlib.pyplot as plt3 e3 C+ j- W% T% I  W3 `4 s$ K- i
import random) Y) e' R  K" ?; t$ Q7 \, j

0 [3 }- H5 r/ ?8 I$ xx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, O' p2 c" q/ o9 \9 I4 qy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=157 u$ G% j% p7 l
7 M$ n6 K8 D: {7 o3 K$ g' c3 U
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b4 r+ ]5 n% C( q; B
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True). d$ B" [5 k2 v: l. ~
! i- e7 B5 x8 s5 ?! U! c
epochs = 100
4 t5 ]$ M5 Z( t5 l) W$ b& Z# d" r  E+ b# p( \
losses = []* i" z! ^  q% \: V
for i in range(epochs):9 X" L' x- r; [# m, ~
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
- ~' w$ D5 c3 @3 Y6 u8 A  y_pred.reshape(-1)% X, K/ e7 {) _

* t: |# z5 X7 U  M4 J  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! R7 B" v" n+ h  losses.append(loss)3 O+ ]2 U2 z+ v/ C9 l( H
  
/ B$ W) v/ K  G4 C- g$ M) n+ Z  loss.backward() # autograd
2 X3 o# g7 _+ d6 o2 p  with torch.no_grad():
. e  e5 P7 O2 H9 W* a: W    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w% I; U/ Y$ G! r4 U( M7 P
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
; n) p- u& \( R( H# r- {  w.grad.zero_()  ! C- d: ?/ W2 _. {
  b.grad.zero_()
5 a; {( c8 w- o; ^! J% Z8 X7 E7 [# O2 G  L# Q. n
print(w.item(),b.item()) #结果
* Z" _7 f; m% E! D7 N" M# U+ M' [' n/ a8 t
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
* C% O! @. h, V3 l* _' ~7 n1 ~----------------------------------------------
. }" E& z# d- 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。  ^; x( W& T: }3 D7 j9 u3 ^7 y
高手们帮看看是神马原因？, i+ c( Y6 X6 g. D6 \& g; 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
) W; n" }6 B2 n4 U' ?! Q) u' `( T3 A  k5 L$ X
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？  g' q$ y' B1 X4 g
-------
6 Y, A& z6 X9 _) M0 j, K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。
' B% s+ L/ F+ u1 Q! z- x( s/ a-------4 F9 \! f; K$ t! c/ C
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! U$ J# E9 W6 K- y
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？7 {! z  B( i! L
-------! P2 F1 j/ }6 m; s2 v% V
不好意思， ...

% X- w7 [1 [; a; S& R* A3 F谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 L! I7 d" d8 K
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 - [( m" `6 n6 d) K8 |; t8 m
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
2 ?6 w4 R/ `  c6 `谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& l1 U8 |# N& ^* s8 U# Z, J) l; }% K+ 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 V5 w  ~5 G- Z

4 O8 s4 z# a1 Z* h& 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。- o9 l4 c, n- T- u

4 d) |/ y) M6 ^( ?+ h- `1 q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 . `& F9 J7 R* Q$ I
老福 发表于 2023-2-14 22:00
! Z( s# u: _( K% }, \) H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。- V$ X/ k- ^) f' I

+ o! t2 o& ]: G8 A1 v或者把b但的起点改为1试试。 ...
+ F$ T7 H) w. B* }0 B. n" L8 x
4 L+ O. D# B  @+ o/ O8 ^3 w) N; Y
你是对的。
. B( M- R* d2 d5 I4 d: }& F* ^去掉了随机部分
9 f" L/ ]3 N" s% h#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  {% o- M8 R8 [+ E  m+ M
y = (x*27+15).reshape(-1)
! ?9 D- a) n* k/ E8 c/ M( `' ], @
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
; u3 J/ N$ \) F' g% }1 Zw , b4 O! [: n3 U8 e  s' j: z" ^, K' o
27.002620697021484 14.826167106628418
" X3 t  ?4 J4 f) K5 ?9 |3 q( t+ X- z  O( v
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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