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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 - M' Q& [- X, @0 v
, J% G2 P5 Q7 J4 _9 D
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
1 L1 L/ X- m2 J6 t; TPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：1 Q3 W2 {" h. n+ r4 o  p
----------------------------------------------
6 ~. h6 w: s* ~; W+ O0 Himport torch" U' Q+ Z7 C, G9 x
import numpy as np+ x, W1 m& ^2 Z. x9 O8 t
import matplotlib.pyplot as plt8 |$ E9 f0 Q( @' @; G8 X; ~
import random* _" ]; m  M9 a( [& ]1 _- F' f
! g+ ?* d! A6 c' W7 O3 @
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
' ]  m( }" u5 {# X2 b7 Fy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ D  U9 R8 o8 h) b5 s0 `/ b% W! K+ J8 B1 T/ \9 f# M' o
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b! z5 E/ T9 v. v3 W. k7 K* g
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)0 g9 x) G# Y5 ?

+ u$ C& w$ q  g7 g  r2 Zepochs = 100
4 w4 U& S6 E, v* T/ q3 c/ o: _$ z! o1 q3 d' S3 |# X1 Q# m4 `
losses = []( ]4 r: _7 u) \
for i in range(epochs):% x9 u  f/ Z- O/ B
  y_pred = (x*w+b)    # 预测( W1 e: X/ J5 E4 }
  y_pred.reshape(-1)
, W/ B, k+ I7 H' |9 X
& n* q9 x; J- t  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
; M8 {+ F# b+ P; F# v6 H1 i  losses.append(loss)
/ q- }* k% t9 l$ P  
$ E: a" ~, G6 h: |  loss.backward() # autograd  e1 }5 f8 i+ V/ d) B; p& U1 k3 L
  with torch.no_grad():" L: C1 h: b6 e$ S# f% ~
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w2 Z1 q; H" X# l% R3 Z) a
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
7 }" T# V) [  z  N, F9 f, V  w.grad.zero_()  - l- D4 n% b2 W: B& j3 ~5 C0 }
  b.grad.zero_()
5 V6 ]7 {; ?( W/ x3 m% `
+ u: j, ]/ @5 e  V3 Eprint(w.item(),b.item()) #结果
% c5 k  }6 W# W! T/ V. }2 s8 U( G5 z- W3 t1 d6 R# v
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625. d1 q) s2 \( b3 A7 Z
----------------------------------------------+ A0 a! I  ?5 x
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。
: Q6 R" a- B& D, V: ?9 n高手们帮看看是神马原因？
  W* @1 X: R3 {% u$ r# 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 ' t6 J3 W* \( C! m
6 U7 ]( [" R+ L* b5 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？3 T/ ~" K6 r! Q
-------4 ], A) O+ Z5 N/ q
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。
$ S1 b7 D4 w* v. R/ @" P0 a# h-------; q3 r4 l8 \1 p" T0 A3 l( a
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
* |+ E2 I6 y1 T* ?1 [/ [" e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？$ Q. E' {) c) J3 P% i
-------. J0 Z2 R8 Z6 E' G% }/ B' g
不好意思， ...

% |$ F3 y* D; F0 ^8 H+ C* P谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
' Z8 D. G! u/ P' ?  i8 O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
) F: j8 L2 |. R. {' n
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
+ d/ G" l& f7 S谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ n% k/ m+ F) {3 w6 c4 k7 E5 B
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 ...

8 w* z9 P) W' t! h" i( r8 P2 n# l$ O. t' j# p# o- ^) 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。
' [- w6 q6 L+ F- @/ h  x5 g, k+ t/ Y! J$ z8 O7 a
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 + K  g. e# m0 s( r2 d% k  z
老福 发表于 2023-2-14 22:00' S' m- }1 C+ E0 s) X
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。
+ g1 R7 a/ Z+ k4 i  q% b' r0 Q  h6 r* ~" `4 H
或者把b但的起点改为1试试。 ...

# I; g$ B! [+ r% o$ N! W, E" _6 |/ b/ M
你是对的。1 H: A3 }" E. Q3 e) E4 Q7 {' A/ c$ c
去掉了随机部分
1 T/ t/ ^7 m) N& V" G#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1), ?4 V: a% @' u5 C$ \. ^
y = (x*27+15).reshape(-1)
+ \& q4 V& h7 i" I) p* ^
$ A* q' T4 H3 B2 @( C循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了. ?% X5 H: D0 M: ?& L
w , b
( T* h$ G$ N6 L  c: l9 H) K27.002620697021484 14.8261671066284182 N3 K! _) O1 x7 g: q4 P( i
: d, b! N  j& y" h3 d
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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