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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 ! \% E  r7 K; c! F1 q
) }" B1 x2 V, T3 E
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。( H' P. C9 q5 ~- @
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：! Q% q, ?, M2 k0 e+ ]7 K3 Z8 Y
----------------------------------------------
( K6 d. }! m2 V9 N( h% X; ^import torch
2 ~8 R. l0 o- I, H/ Oimport numpy as np
) Y, d+ H/ |, Timport matplotlib.pyplot as plt; _: |) n, n& V, p. I
import random0 L' h/ Y1 F6 T; T3 M' H# `

, g4 q5 Z; b0 G- Kx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
8 b# z' K, v+ R* o& Gy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
; H9 R, o( Q* Q. F) M8 {/ Q$ o
% M) ]! E8 r3 \8 w1 i; H+ I% Gw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b0 c+ \0 p+ [/ J3 [8 ^$ C
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 Q' P* K0 N( a- S, D, o2 O5 ~
3 o# k6 _; O" [! o
epochs = 1001 i: e' G9 G1 C/ f# _* K! j+ a

) W$ `7 D! w. _2 |7 u( O& klosses = []
- O$ ?2 r% p) W+ B; I6 d2 Efor i in range(epochs):: ^% ]! ~# A) v* w
  y_pred = (x*w+b)    # 预测- w' Z5 f0 \5 Z/ I
  y_pred.reshape(-1)
9 V1 E) H7 C! @0 j
. v; k9 H/ G% R$ L  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
5 o: g/ M4 k" Q. `  losses.append(loss)8 X5 v8 _6 n! R% K  U% z" c
  - m% L% K' j9 {- O0 v. r7 J. [
  loss.backward() # autograd
) F9 v& A$ N5 u3 b2 `% l( n! i, }  with torch.no_grad():6 R7 d2 n0 G8 Q9 [- M& O
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w, A% ^- C8 [  S* t  }! X- @
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 3 G* D! c5 [: s$ S4 r/ @& R( t
  w.grad.zero_()  1 S& d1 a/ {2 d! E# j
  b.grad.zero_()
: W# Q) e; ^5 p/ z; A, |/ f
  O" o( j! V/ M' l( lprint(w.item(),b.item()) #结果
( s: B6 t8 ^/ _5 Q5 b8 |& }1 x, {( q' s" V) X5 a/ K
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
3 m' M5 O/ f; ~( N( q) ]8 Q7 ~! i----------------------------------------------
9 t# U6 _! ?1 r3 _7 H: 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。9 L5 J3 n  I& @: k& R; n; }9 [+ c
高手们帮看看是神马原因？
* w8 W! y% F$ W6 @& W/ p% x" M
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
' p$ U; p0 E3 R3 ]5 n
' {  D8 y: X6 f( 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？
% Q3 x/ ]' w  Z9 e* K9 Y5 J, p0 p-------
6 q, s  y) m( Q9 \4 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。7 q! |/ i+ T% R2 t7 N8 x# Y' e' T
-------5 L9 t; C! u1 k+ f# a! A( i% C
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 19:236 y1 }. z! B- t  v. f/ F6 b
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？0 N3 @1 m- D- O% z9 |
-------0 f3 H( n0 A6 ^' o4 m" H$ b% O
不好意思， ...

5 t* l- Y( h- `% I, z谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。# ~2 j, `* T# @3 m* x5 g6 R' J: D
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 * ~( d% H9 B2 P* ?% R8 e& e! z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52& c( z  D0 \, g. G  @
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ J; f0 S. V5 s( W" s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 ...

0 ^: f+ u7 c! u% q+ P2 ?& N1 c# U" x/ S) 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。- M/ r1 }8 k( E1 v  B& p
' g' [$ C9 D: S5 y/ l
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 ) x, V$ v* `! t9 K& @4 h
老福 发表于 2023-2-14 22:00
- [4 W9 b' \2 F) H6 m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。  B) B; N! c1 V, H' L  |9 H
% {1 J5 n$ P9 ]) x" K3 y7 M
或者把b但的起点改为1试试。 ...

4 g' r( B& E* T
: q1 S* i1 r; g9 I" p" i& W你是对的。2 V# `6 y& S( J' i
去掉了随机部分# u7 E6 `9 ], h8 d1 I
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
3 R* _0 N9 v5 |2 z- ~0 v0 fy = (x*27+15).reshape(-1)
8 `+ s( [9 @  O5 \
# U# d4 A: d3 A6 R; _6 V循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
# [4 A5 ?* \6 b2 W8 aw , b1 ~& c6 u8 S8 d; F$ v$ `
27.002620697021484 14.826167106628418$ u3 R" t# \! E3 Z: c+ j: K
: z( r- j7 n/ `
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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