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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
; |# [7 i! m8 [3 t8 [6 d7 u! ~$ z$ ~6 E8 H$ i
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
- r$ N3 \6 Z# [( UPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
+ |# `6 q+ K5 ~( y----------------------------------------------5 K* q' h: ?# F2 S' Y% z5 ?' ~, s
import torch
7 y/ m5 F1 D3 G$ N4 w8 B. R8 wimport numpy as np% E) k: C1 a5 i8 R: q* l2 `
import matplotlib.pyplot as plt- h$ C' a( m9 F# p0 f6 M: Y
import random. P! ?$ i$ T! m' r9 d2 A; ^; r
; b5 t& h$ Y! d" C
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))7 V  O3 @5 ?0 @" a7 T9 M
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=158 l& d$ z& z$ ^7 X7 h  }& K/ B
# j3 `+ F( Z7 S5 C0 B7 j$ a: H) r
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b# t# y3 P; a+ x1 L4 C
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)- S" P( ?# ~4 Y: L; h

, q" W- w8 F; @epochs = 100) }0 T. B! [  h, v+ v0 t

4 F" t/ \" Z3 R. s. z' O; Blosses = []: E  q' n# u: G8 |4 e" K7 ~: L
for i in range(epochs):
# f9 \, c5 u( {5 E( T  y_pred = (x*w+b)    # 预测& q. d0 o2 o% K0 ^& R
  y_pred.reshape(-1)7 m9 k# v8 c4 p* j6 `' ?7 z

7 x/ j" q. b: ~5 d" q8 b8 C" a& ~! d  |  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
: X# ]- D- B6 L# C% |  losses.append(loss)
/ E6 b9 [% h# t0 r  X; ?5 Y  
$ W5 |5 a/ ?  r  loss.backward() # autograd6 L, \, H) @2 v) J( K
  with torch.no_grad():
( T% W  N# H, p# q' }  e2 w    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w1 c& j% F0 ~6 x) x$ ?! r
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
7 X( ^" m4 W0 H7 q  w.grad.zero_()  ! ?5 x% x" k' `2 M4 Y: t8 u
  b.grad.zero_()
% _0 n1 @. H3 A8 k" ?1 I. L9 w3 u5 L& m
print(w.item(),b.item()) #结果
3 c1 x+ H) f' [- ]2 e: X$ i5 W& v+ Y, o
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625  H$ ?" O. L5 W! I* Z" Y* s
----------------------------------------------0 b# |  k) \3 a2 e9 Z; S& L. j
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。$ U( K+ g/ ]4 u. y% V
高手们帮看看是神马原因？3 |( `$ x& T* R% v, l. k" i
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 ( V& h1 A0 X# f/ T: P" e

& f! `7 f9 j3 I* e+ J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) [' D9 t, T9 w1 M-------5 d* X. m0 _& o+ U
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 {! T7 d/ C0 o7 q-------
$ t! A4 i7 o5 L2 o+ j" e- p0 |+ `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
. A( W0 x5 X6 ?! M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？
6 z1 p( y* T* E6 s4 t+ U' V-------
) o$ e# h/ r$ O& |不好意思， ...
6 k  b! M% {2 ^$ P' k( T
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。& _6 }7 {6 |0 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 # f5 E3 X! ]/ `2 W6 ]& }$ ^
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
. j0 C+ X; H! N. X1 R: v/ w+ |谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# {+ U. W6 b8 e! Q; U& G
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 A1 M1 b  R+ G$ p- g: W1 A7 k

7 e* U2 B0 S" i$ J" k8 y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。
" \2 }+ N" }- H# O; i  Y
$ i7 x/ m& S  u/ S4 G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
% }9 I, ~" Y  g! |3 ]
老福 发表于 2023-2-14 22:00
7 ^* e  Z0 d  z2 m; Z5 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。
: Y1 N1 G7 n4 p  i
6 l9 o: P! U- z6 f8 R或者把b但的起点改为1试试。 ...

8 _- B" P; @2 H8 |- D; c$ T8 w* U$ b! {- \2 |( |. y5 ^
你是对的。
' F# e/ \0 S6 U) B& ?) [去掉了随机部分
$ p) d) ~* ]* l: y1 [! @/ I' k4 F( }#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
4 J9 ~. _6 l4 }. M7 A  b# L( ly = (x*27+15).reshape(-1)
% b7 j$ V; @; C+ b7 F5 V# T7 b
9 J; U6 x4 H# [% U4 K循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" b" G3 U7 ?" J) F
w , b
) o7 I- D8 k2 J% }2 C27.002620697021484 14.826167106628418
4 \/ x% w* ^0 B- @: n. W' V2 u% F5 B9 C* `# E1 \' 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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