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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 % c- K( B+ T' v9 N& E
! V. i' H& y( A7 `) [" k
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。6 v( F& @5 D+ B5 E. B
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
: g  I+ K, {& e0 D: @----------------------------------------------
! p3 Z1 x& S' o7 v: W0 Bimport torch
1 x4 z! l/ ]4 y* h% C' Y; ?' v2 V* ^import numpy as np
; z2 r( b- L) B  H, N# `/ vimport matplotlib.pyplot as plt8 ~- U% i9 [/ n6 p
import random
) c. {5 a! C; I/ I- y/ W+ j
5 F% Y% G3 x& A" Ex = torch.tensor(np.arange(1,100,1))3 r5 G& M3 B, M5 S
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
6 _. \9 r- K$ `/ r' z2 X0 I/ j: Y/ _3 o
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
, x. U+ P3 C7 _4 D* Zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
4 v% x' e7 V: J9 V5 h: K+ m! u( G' @% s" g9 y! z( m1 n6 x
epochs = 100  }9 q3 _( L% ^0 {/ i& c* o2 F

5 w8 F6 L0 |' P; |7 Jlosses = []% I  {0 o2 C8 Y) }  l1 ~
for i in range(epochs):
" s/ K; Q3 S5 Y0 B- a! T+ ?  y_pred = (x*w+b)    # 预测
3 B* R8 e3 ^8 z% [2 S  y_pred.reshape(-1)
- v+ x$ G9 v2 P8 v 0 I* D  N6 x3 B, y
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss7 ~5 k' a8 J1 Y$ }" @0 R
  losses.append(loss)
6 `! G8 O( G2 ^/ l; D6 y( ~+ ~  6 J  W6 c9 c) v- x( q9 {
  loss.backward() # autograd
! {' z, j: g3 ~: I7 S% O  with torch.no_grad():
( e) |  N3 E" I/ Z1 ?3 r1 H    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w. o" O  o2 `0 W% M9 B) G
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 4 Q5 E' {3 V' i% V: ^
  w.grad.zero_()  8 [/ A' _, ~" g. I2 d6 A0 n, K
  b.grad.zero_()
# o! t* H! e; r5 ~4 |/ a" d9 u
5 i. x% [( d! Gprint(w.item(),b.item()) #结果& I+ g# A" ]( t  }' j7 \6 X

- r$ F# F: Y+ G1 I1 \Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
  `9 J2 t9 @# m. y9 @/ Y& X( y----------------------------------------------7 P6 M" E. e4 m: O, T
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。
5 x9 `) z% a# h" p0 E7 ^/ Y高手们帮看看是神马原因？4 a" [& R/ U, v* l6 R1 j! \
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
2 y6 Z0 S* [  m+ `% T
4 I2 e$ [* R0 ?0 W0 m9 p; |9 n: Y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？1 R3 y6 O. M% |% n; a/ f) M
-------+ F) g, o4 k* }! p  B) 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。# U; [: B- \( ~) A1 ]( J
-------
+ \4 I' [- Q( m, ?! l3 M: x* R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+ H0 D  `/ X& I2 k3 h
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？% j! P6 C+ @3 [# b7 m/ `
-------- M% r0 E* t/ ?
不好意思， ...
( A7 ^: h7 |. N! }% ^& ?
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
) W$ o: h* M& 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 f0 d- z5 Y8 s2 d8 o9 V
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
/ s$ `6 w3 P% R谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
- l$ p. T+ A0 B% ?$ i2 }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 ...

' V1 l, r' w* k5 R
) l9 V4 g6 V/ }( }! X% |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。
; K6 d, H! w* L
/ h) L- w1 M4 @" m2 D( h3 O; u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 }0 T- c7 @$ T  U
老福 发表于 2023-2-14 22:00% ^' u' x2 b: z0 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。# I+ g# r2 U# W+ ^
0 l% D+ H5 u- Y2 f9 y9 a$ U7 L
或者把b但的起点改为1试试。 ...

" N  G3 @1 C5 e/ i" Y5 Q& K0 `- g' r' Q2 w1 r5 Z" H, p) P0 Q: w6 N
你是对的。" @( u9 K7 X  Z9 S5 o
去掉了随机部分
  r8 c7 _9 x  a/ }" V3 M( i/ \#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
5 J: Z: {8 Q# Z7 @y = (x*27+15).reshape(-1)) X9 @* `+ w! e- k
. j+ L$ e' Y+ t! r  H  U2 Q7 L( M
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
: s2 P8 u7 B' [1 qw , b
) `; l6 Z* `# ]0 F1 w27.002620697021484 14.826167106628418
$ r7 K" U& @9 Q" j+ W- b  w. S1 S+ _* H' I
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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