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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& X1 c0 g1 X$ u+ `) _% x
0 _' v2 W9 \; T2 F5 H( `5 w" b5 W为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。& F- e3 z+ [" f5 L
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 a$ n' J! F5 _* x1 W+ w( u
----------------------------------------------9 `% N: h8 P5 w  @! H
import torch
& A, ]7 \* {1 i2 R4 `7 x. ?import numpy as np
  z' x; S: M' V) K1 E6 n6 n: Q, Simport matplotlib.pyplot as plt" L0 i; R' N9 b7 l6 T8 K! W3 o
import random
$ x8 O" ?' T$ R( t1 X2 @0 {+ }% J( F& Q0 b+ J
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. v' c  K9 _6 U+ T# |8 q3 c& z' cy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ x$ g! y/ V8 i# R2 m* w2 u% O4 U2 W* F5 p
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b, H; n% B0 Q  U% G1 o* f
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
2 ~5 z& U- {& f6 \0 A! d8 {
$ R% s% l" [) E: j( Zepochs = 100. Q' b* Y* R6 Y# I! A
* b7 u9 z8 |1 e! y; B, V: m
losses = []3 ]  }# ?. z$ P: u
for i in range(epochs):
+ B$ |, Y* ]% b( s& ]: `  y_pred = (x*w+b)    # 预测
2 z& A" T( c# m7 F% Y, L( \  y_pred.reshape(-1)
; r. \+ m1 U5 B8 W) c8 ? " y, H, L; C$ U
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
' w" ~/ q. z  X/ [: v" g( e9 f2 o  losses.append(loss)7 ^, u$ r' ^4 y
  
, a- |- I* K5 |) t) z  loss.backward() # autograd
0 ?, [( J: U: X  with torch.no_grad():
" f( B4 ^9 k1 q+ ?% p) X    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w5 t! M" y2 N) {8 a  ~0 }
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ( c! H- r3 [; }+ ~; H4 z0 \
  w.grad.zero_()  , E) |7 j0 h  m0 _! r
  b.grad.zero_(); c9 t) x9 l0 Q/ {* q: |

  L8 I  s# u0 Q( D! h9 kprint(w.item(),b.item()) #结果
' z. T- M* I$ }( |# ~$ K0 d8 \2 ^  D6 `. }3 D3 N
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
- c) c5 H# {. ]" b3 v! \2 e----------------------------------------------
. m; T  _; A8 `" o3 m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。* n5 r+ F. y! P5 _2 e
高手们帮看看是神马原因？- Y1 O/ s- b: [, J6 D8 g7 Y
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 6 N5 R5 I' D+ r, N: m* M
) H* a7 k4 _$ O( 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？
: `( q; ]1 ~9 D) s9 m- w-------+ F- A2 @0 B7 M  y
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。+ `* F9 B0 X6 A7 m" M
-------) e0 I  g; ^: e- O) G
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
7 O" L6 _7 i: g3 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？
' M7 b; A% Q( p- H-------6 W: I! r+ J7 I4 T  y
不好意思， ...
2 g0 y/ S5 T/ U8 b7 _- @
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* b6 x8 k6 ?- I: N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 * O9 E6 J, k9 ^3 ~1 _
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
  Z8 g/ s( r, ?* \. @9 F' _谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
- T! W0 l- R! p0 @! i7 t  r; ]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 Y+ _" w1 G6 i5 K) }

  c. _6 [: c/ a4 F, g5 D5 u, V5 p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。1 ~6 t# d0 N! F+ |
- ^# _9 z" o7 H3 p
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 7 b6 j+ y6 U$ R8 F" e
老福 发表于 2023-2-14 22:00) G: A; R. y" X/ W6 H& q, }
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。
  n; `6 Z, G7 q& H3 j5 d
- i2 u% W9 G4 T- A或者把b但的起点改为1试试。 ...
0 P" J. i1 E; A. e
; y0 {4 Z, L  x+ P9 A7 ]
你是对的。# p3 q5 f3 H! h1 O) s* z% S
去掉了随机部分& i, _0 L3 H3 Y& @
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)' |; n# [* o7 o! z2 Q1 f
y = (x*27+15).reshape(-1)/ n1 S2 z. ?$ H7 t" N$ L

5 O* _+ X0 l% O, N6 P  P, w2 |& _循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了9 B! k$ o/ ]" I6 r: s- E" s
w , b5 K4 F7 L' D( J$ P6 R$ r
27.002620697021484 14.826167106628418. O# K( H) }; \$ m/ s

1 k3 b9 c' L8 C1 g. ?6 k; M5 h! ^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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