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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 - K$ V5 a& f, S

& A! x: E- m7 D2 x为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
& r8 h- n' P0 @2 H" Q6 _Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. h! a, v+ [! l# h5 \9 ^3 z
----------------------------------------------* c3 D9 Q$ N; N1 m2 z
import torch. E" C. R4 }1 w0 [$ c. Y5 C
import numpy as np
$ w, I8 e) K$ H$ A. z% x1 |6 @$ W6 vimport matplotlib.pyplot as plt
1 G) I3 M  T/ l9 }! L+ c! u2 {* pimport random
, v# l" a0 j$ Q5 E7 V
8 ]( |7 X! H& G& t; s4 Ux = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
3 i% ]# v' X5 F6 m( @6 ly = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ ~2 L; d. S" E* g' y( x: Z6 U, l8 V: v4 B( k6 y- m
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
! E7 E! |: F1 _+ v( e& ~b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 c1 f. X4 v  O$ [% s
* ]5 q# H1 d2 y) q: O9 c- y
epochs = 100) _( W9 K. M1 G! {) m8 Q5 m0 ~6 V
0 t8 H# ?7 u1 B$ V  t% b5 a
losses = []. a& n: p) R; S# h0 V8 s5 W, t
for i in range(epochs):
' \  S0 _6 a" F: U! w3 a/ F  y_pred = (x*w+b)    # 预测
- P: J0 h% _8 p  y_pred.reshape(-1)0 Q3 J- T- f- N8 v: c$ P+ _
& I3 L! I. s6 Z4 e
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss# K# A4 Q% }& f' K2 `6 y+ z
  losses.append(loss)
/ X% c& C8 X/ [& b0 r0 v! @' `  
! {1 w/ k. J: Q4 u. R; g  loss.backward() # autograd
' F  O2 x% {/ l  with torch.no_grad():8 c: l. G" y2 M$ h% Y0 I. `. y: m
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
' P( L# Z& i; p7 M) G    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b # d9 K% w1 \2 ?
  w.grad.zero_()  
/ }* b' |/ J7 m* A3 u% `  I  b.grad.zero_()
5 }; q; K3 G  k- z/ N: _* k
% C. w1 {5 z( t+ m8 T9 M7 q/ j4 h# H0 c. Mprint(w.item(),b.item()) #结果* ?3 D9 a- E! k: U- g" c' N$ u4 q
: c3 a+ y7 s! d' {) u, ]3 P
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625$ |3 H# \0 H9 D4 k# ~) u: G
----------------------------------------------0 N- ~  T1 P# ?8 l5 s: i
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。
: q% `8 g! y* v- t# q高手们帮看看是神马原因？
: I9 _! w7 r8 L: o. N
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
) u0 o  r1 E$ D8 j
- ]  P+ ?  v# z6 E1 w- L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？% y* m4 J4 S  X- T
-------. [  r9 a" K0 A) x# O
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。3 x! ?. M0 v( Q1 @
-------
+ H/ M  p; B. f+ q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 19:234 Y0 j! F: M; Y, v1 ]/ 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？
' @8 E" E* H1 {8 ]* L, }-------
: ]! M6 J, v6 S* F( G不好意思， ...

2 ~# T& T6 M: J2 o谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
0 D. F# ]" \! M0 W3 F* f" f7 Y- M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   G. Y) ^% @, X. v7 \; q$ F: S$ b$ V
雷达 发表于 2023-2-14 21:520 O6 g* P' ?) A" [, r. L
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。8 i  W2 D) M  h* w7 v$ `4 ^
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 ...

" {1 Y9 W( @& ]. X7 k4 l" s* T
5 r& k( W0 ~9 U, r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/ {& v0 K" q! c$ Z0 Y

) p1 c- P; {* D8 G2 W5 u* E  J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 1 X: }; |, B" k# o& Y* W4 t
老福 发表于 2023-2-14 22:00
! ~* m" Q. Y) r, o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。
( Z, r* i: N- L& Z7 K
# c8 e& l% s3 v或者把b但的起点改为1试试。 ...
- a" `) t  k2 }& ^) H' W/ I

: H/ q5 y8 f2 g% G你是对的。
4 M- B3 F" k. e2 w去掉了随机部分7 \' U, j2 }( \
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
! T6 V( V4 L  uy = (x*27+15).reshape(-1)
. a) y' z* I6 }  F' `/ q( V& u, e5 L6 x: n8 a4 W$ S8 y
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" b' V3 h3 |% q( ~2 ?3 i6 i8 s
w , b6 k6 C( r. o' x- D$ g0 ~
27.002620697021484 14.826167106628418& D/ q: R& k0 I2 M

9 k. E/ y- ~0 ]- V7 S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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