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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
1 ~! k7 ~# z) v1 l
0 U; ]  B, a1 _+ |4 G为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。1 }- d5 `2 L6 [9 j+ p& }+ e- s' ~5 p, |
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：! p: r: R- q+ C9 Z# U
----------------------------------------------
2 Q+ D8 r% L, n4 V# p# z+ Himport torch# z- K  @  J' F6 d# n9 G/ O9 W
import numpy as np
. y! B& x, J. S7 V% a6 Pimport matplotlib.pyplot as plt. X- \  q( H% G% u* ?
import random
- N( P0 d$ N8 `$ M9 m* r
2 x/ c: ?9 A5 G! r0 c* l& I' Px = torch.tensor(np.arange(1,100,1))4 C% d( L" @- z1 y
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
% n0 r' q8 O' C1 M3 A
! {& M0 H8 l5 G: [w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b# ?) X: B, ?; B; l2 D
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True): r/ B, d& M1 t1 O6 X

3 I# w% a3 g$ D% K$ {8 kepochs = 100' c1 R4 j/ }8 o; X
# H6 R# ]& K6 s+ M+ _# F/ U
losses = []
+ R# |( b, E1 d- v6 Pfor i in range(epochs):
) b- e( i. G+ T6 j6 S/ f  y_pred = (x*w+b)    # 预测# J, ]+ b% E* z
  y_pred.reshape(-1)
1 l# C: S" @9 ~, f . Z! L; G5 e; ~3 X- @+ f9 {5 n
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
4 V$ U! L" ~  B( S1 n% i. H9 U. i  losses.append(loss)
# t' o* ~8 g3 \+ Q2 l8 @6 j/ W+ |; `  5 [% L3 T' h  H( N" U, O/ w# b
  loss.backward() # autograd
* R  N* R6 S4 G1 x  with torch.no_grad():
4 g. [4 c" @3 ^1 l8 j3 d    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
! \. r# Y# t: x' l( t    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
" _) \. A* V2 L2 S4 `8 c, w4 q  w.grad.zero_()  $ o9 @9 ?! l/ ~. c( r; d
  b.grad.zero_()7 F& F" ?+ a/ ^' E2 m

1 U5 `5 M/ ^4 p! Lprint(w.item(),b.item()) #结果
4 k8 g- j  D9 R6 s2 u
; @5 ]7 ^  V$ Z2 @0 M: gOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656258 ~6 z9 t, U: n+ x
----------------------------------------------* `% p3 L/ g  |& |  K  C! f
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。
" C0 @/ G( I# P5 n# r高手们帮看看是神马原因？
. K$ p2 Y. O# Q7 I( |9 t( D/ l4 E
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 / F/ d' @4 S* X5 W0 Z
1 R  H+ q- o7 R. a/ P5 X
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？: ^  X  P7 [4 T" b+ V
-------# }  q# ^' L" V7 k& G3 B4 G9 x* F
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。
% i% _" `- E& n6 l* c# v! n-------
: M: {$ W( S5 P1 A  s0 l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
) u' w7 n2 G! H$ J7 z! R4 `* _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？
, O' G+ I2 C0 o* q" ~: ^-------
5 G% d: A0 x3 @: h不好意思， ...
6 M4 Z) F: c/ ^7 t. o
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) v* n- _/ S% h
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 2 X$ q) N: t; {/ E" g/ A1 S
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
/ f* s, R- d: i, f5 m6 h0 k谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( \# G- |4 N$ E! P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 ...
7 k" p" B, f6 X1 }1 t0 N
! O+ G; X$ I) M' c5 [
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。
7 S" G3 x/ Y( g6 o
- B5 O1 g& {  g& K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 [# y+ Q, a" _$ h6 m& E' w# N8 o2 ^
老福 发表于 2023-2-14 22:005 h3 E/ d5 Y. {, p2 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。
+ {& W6 }2 ~8 v: m. f' f: `
. L; |! f* K5 w0 L8 Y或者把b但的起点改为1试试。 ...
6 T# U: t$ o  J

: p$ x6 Z$ B6 @3 Z. S2 _+ W你是对的。
- ~* k' |# W$ L7 G" ^( A( G- A去掉了随机部分
: J% P) O# _" g7 l  u#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
, d$ k- v9 M$ `y = (x*27+15).reshape(-1)
* [( ^2 i! \7 F1 {
# H0 m& ^& g  n% @循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了+ D. M& C3 l( F" t5 g/ L" Q
w , b* |, v7 W# O8 |0 `/ @7 j, P
27.002620697021484 14.826167106628418
/ w2 O* t# t+ D# ]2 S& ^+ K) v
) }/ |( V  ]. v. B4 V: }0 K) 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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