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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
, Y/ O  u' f: G1 G& d8 H6 O
- H1 d  S. L# J# A为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。# s) x" b1 v3 W
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：9 c9 n6 @: Z  Y! O* W% M$ Z" h
----------------------------------------------
% {1 }* V! \9 w7 R  Vimport torch: b* A2 K, u( Z; ]+ Q# V
import numpy as np* t& o! W+ k/ R% h! N
import matplotlib.pyplot as plt
1 Y1 t) h6 W! ]* a" p& Kimport random/ U; T, {. e3 b
/ a  z% s  S5 ^! _/ x
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
) J) E2 V9 v6 i, R0 _y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15$ l' S  B5 ]9 g) z5 G
' S$ Q# ^/ O* `# Q& {! i
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b( Q# R' {3 Z  F
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)0 L6 p; o" R* h6 U
1 I, p% M5 a$ P2 K
epochs = 100
9 q  N1 o4 F; v) F# U4 r( e. s: H4 d6 f
losses = []0 W  _; ^9 b- k/ n5 H- e
for i in range(epochs):- `7 q' O( M) J( a: h+ z
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
3 \9 P* |0 x. Q- X  y_pred.reshape(-1)7 _3 s; j- `6 k! o7 W

! ~1 k8 U& Z6 p  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss7 g/ p, M8 Q7 V9 v) g5 a
  losses.append(loss): G0 P/ G$ t' t0 R
  6 s4 I7 D$ k: v$ Y4 Q) G
  loss.backward() # autograd
' d* d0 R4 N, v  ], L( [  with torch.no_grad():
5 a, d6 o, T' T) |! ^9 p0 v! s8 c    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w6 P! @% @- w5 M1 e4 ^3 e' E
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 7 s4 N( B0 W4 n" U: S1 l/ q
  w.grad.zero_()  
! M4 F) e7 T* ~5 `# }+ s  b.grad.zero_()* i9 O  w! o; T/ H
- E7 s: i) B4 L* p$ z' A6 O" U
print(w.item(),b.item()) #结果8 U# k- O; p8 z. W6 p# Q

: z, [/ P) c: o2 ]Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 [. J# U, `: K7 d' i6 d* r/ _6 T----------------------------------------------
1 K! r$ X7 D: ~: S; i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。" D8 I3 U* i2 @0 b
高手们帮看看是神马原因？
  l; t- C' {$ E2 }+ M- S1 V
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
! U7 n6 M" J: t+ v( {" O9 q9 M
2 p( a+ s& d3 }8 E7 R+ ^. C( D- p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？
/ h# T3 Q) S$ f3 ^% O4 p: g6 g-------/ ]* w, \) E" W) a
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。
) V" q/ }' F, u-------
/ Y9 b4 `& K% ^+ `, D$ h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& t4 \# _, Z# e9 S( 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？: V! T" i9 @3 b3 \; t  q; O+ O7 T
-------3 m+ u: _  m5 z% l$ @! T2 O0 M7 q
不好意思， ...

; F2 R& Y9 P$ z4 D+ N# n; q谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& O1 v5 m: P: n. ?$ K( z4 w5 v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 - s; i! v  A  I
雷达 发表于 2023-2-14 21:528 H. q" D+ g. u& X2 k7 \# v( h3 j5 A
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
+ I" A6 q9 u0 M% ^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 ...

/ F1 H3 s+ m" x) P
6 a( f9 }, N( r5 @( t$ Y0 i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 U, _& l. d; U2 h, e
0 e3 Q2 A' {" y- I
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
# {3 ~; @$ w1 d& D
老福 发表于 2023-2-14 22:00% ^( D* M( w) G7 `4 q) c
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。
* X" W* X6 r0 U. d+ J4 I- Z3 Y7 t  D1 L3 l4 h
或者把b但的起点改为1试试。 ...
9 a" ?, _* M( H3 D  i. e
. g* M1 y, l8 M$ H
你是对的。: C- f6 T# Z' K' V
去掉了随机部分
/ {# o5 I. H/ U#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
% I: U, H1 I1 U- Uy = (x*27+15).reshape(-1)
9 Z3 r& @- k$ k8 i5 F2 ?" G) R4 W
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了( V! Y* I2 Z* L9 l6 W/ P7 B
w , b  y% ~; b9 D2 q0 C6 u" P
27.002620697021484 14.826167106628418
! k1 k5 ?4 f2 k
% E) {. i% j. q9 O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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