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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 3 g& M- [9 h4 S6 A8 ^' X3 y
6 g, O1 N8 c  _: b
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。/ Q' F# ^& z4 C/ f; [, S/ e% f
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 W& Y% Y5 w% U9 k1 \, C
----------------------------------------------2 E5 I; J( _2 T& ]
import torch7 x3 \7 ~  N+ p1 a7 U7 ?- R
import numpy as np
/ ?1 \& o$ X8 c) C4 w9 X8 F; Zimport matplotlib.pyplot as plt, X2 {0 c* c: _0 J5 d" a' p
import random9 H. m+ O; a4 B' X8 H
, k+ I4 O6 X, H8 Y. }# s0 e0 B! J9 z
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))5 Z6 T$ X# m3 T; j/ x  q
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
( D6 c' l/ W6 }9 X
& c; \+ Q" L# {9 Q, C" Nw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
) A& F  x2 a. f/ Ob = torch.tensor(0.,requires_grad=True), r* S( \8 V# K+ N' ]1 I  x) `

0 f4 s9 w9 l$ Kepochs = 100: `+ _" N* j8 _8 Q9 [& ^

) G' e) s; ?$ E; `losses = []6 p# v1 j8 A& z: A1 O9 B# K
for i in range(epochs):
7 z0 Z3 I% ~% ^/ q6 A  y_pred = (x*w+b)    # 预测
' E7 h! Y) I- g, w2 g# L/ w) I  y_pred.reshape(-1)7 j5 x6 U4 P5 s1 l( k

1 c7 J  z( e, {  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss1 p2 Q: S. \3 Y( n$ Y
  losses.append(loss)7 x0 y( W$ X1 A2 D0 V9 M+ c
  
4 M& N1 G1 X0 i  loss.backward() # autograd
: H8 S% |5 N# [) k5 d  with torch.no_grad():
! K" B8 ?: S1 I. z* Y- O    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
. L* [& p/ D% F( p0 a0 Y. |; r/ M    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b : J/ E! Q, N# h+ m1 Y6 k: V, ~
  w.grad.zero_()  ) N) Q' C" }- Z  o0 X
  b.grad.zero_()  z: `5 m5 w8 ~$ A; c/ g& j- H  K

# D7 O" j; X) O% @8 n; Q4 s8 ^# cprint(w.item(),b.item()) #结果
  ~6 G% r2 w* K
8 [1 M$ P* @7 v2 z" z1 v: MOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625$ G3 t8 ?$ U# _& K; e
----------------------------------------------- ?; w* I6 e" b
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, d" l( T- X6 i( G7 V/ N高手们帮看看是神马原因？% [2 i9 c) w& z
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 9 G  U8 s5 @7 {) {

, |: F: E% O& ^2 |6 j% p* R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？
3 z0 J9 z* P9 g+ Y2 R9 j! X1 i& P-------# d1 u2 @/ E6 s% ^" \; H8 v
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。2 h- @3 a9 ~) b: ~1 y/ ]2 \
-------+ k2 \$ u7 ~5 h2 S$ d
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
8 q* `/ ?7 }( H; E9 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？
& u; A) r" p2 a% @-------6 Q* r6 q9 V1 G* Z4 ]
不好意思， ...

5 S6 Y: j( b1 `  i. i" Q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( E$ K$ r: U; T: [6 ?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 : W6 L' U0 W4 E* A& J
雷达 发表于 2023-2-14 21:52, u5 K6 {: R1 p' G3 s
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 R, D- m( y1 b9 m" h0 {% 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 ...

& _2 j8 }! T2 Z# ^: M& f0 L' u2 K  H* d4 z) g1 |- A( V7 w: Y( _( [+ Z
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。* g2 G' M( s! ~) J

2 Y: @& o3 I5 Y1 x( x7 U9 U7 {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 L" t% G) G  I1 ?  }* Q
老福 发表于 2023-2-14 22:00
" h: I$ P% Z' N8 s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。/ j! r& N  I* D- h, y
1 H! k8 b. N3 _0 E/ V) {
或者把b但的起点改为1试试。 ...

, a# e+ y: Z4 {% d0 [. q
# X; A( ]# b! U- x2 ?. _你是对的。
; r- V, }6 j2 Z1 O9 P7 G; M去掉了随机部分+ Y* x6 p6 j* i
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1): C0 G0 q1 v8 O
y = (x*27+15).reshape(-1)
4 W! g% D; a" J
& H+ y' M- E  A5 D循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
9 Q+ k3 l$ ?# T5 z1 P, U2 ]w , b
: F! ?6 k. X9 Z* e9 e- Z27.002620697021484 14.826167106628418
  I* W1 F# |# [4 @/ W
' _; U0 M) C' 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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