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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 / l: e) R# q( q/ R
; m7 s1 e) x( P) ]; }+ A! U* ^. g) H
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
  G( N' K% q- g2 u0 Y  ?$ gPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
; j) x4 u+ L: ^: ^0 A  f. z----------------------------------------------
1 R1 `- V* n# ~- W1 a  s) mimport torch
9 @0 h" R( e9 I  S& e! b% jimport numpy as np: |2 n9 R* v" I; I
import matplotlib.pyplot as plt
' l' ]5 f1 f# ]3 B8 Vimport random+ Q+ B; g* |" g+ k" N# d
6 {: d  P" H: y6 ?  C+ |6 K- o. k
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))1 O+ }) A7 Q) E/ V
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
! C  K, M  q. z. e' r+ M/ n
  H. g. u& u& L6 {w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b8 \2 s( N' B1 q- J
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
4 U0 c5 R$ A$ r% Z/ T5 T# @
7 [" y' v) E; ~8 P8 A' aepochs = 100/ P8 c; W# Q% |* x5 g! ?* d
9 i6 }5 w, T1 E# r* j- [5 Q
losses = []
+ c  b8 L+ `: m4 \" E/ ~6 ~for i in range(epochs):! d6 e9 y* u% T* v' B
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
5 A; z' Z* D: M5 `, A  y_pred.reshape(-1)' F0 j# ~7 ?9 v' Y. A# f) c5 ~
1 n% a  h% f  z8 d" ^" W
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss% p6 S/ k3 Q; X! D" E+ a
  losses.append(loss)
$ f" q/ k1 F; l1 ]! W1 H/ S( M+ |  
- C0 j7 o1 `& e8 ^1 b  loss.backward() # autograd/ X2 j5 U  s4 R3 A- p2 t8 A
  with torch.no_grad():  O4 H" H% K1 p. ]
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
0 W. D/ a9 S7 F: n6 J9 g1 m5 I# }, n    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
/ W7 h% |( P8 t# V  w.grad.zero_()  7 Q  ?% Z  M' b# G
  b.grad.zero_()
5 X7 }* Q0 Y5 F$ m1 \) p  a0 k* S/ {8 [7 N& g5 `8 L5 \
print(w.item(),b.item()) #结果
! M! }; F: Y3 a: ~/ t; Y0 c# @
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
& A7 N: [8 o8 H1 x. n! s; P----------------------------------------------
7 n4 y) E, p: j1 ?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。
  W# }  n2 w5 N8 k) q% r5 Q( C高手们帮看看是神马原因？
: O) \1 K3 E$ ~  l3 o5 ~/ S
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
) ?4 k9 k, g! f: _* i: C; k6 L0 O
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 A; b& F8 E; s0 R/ G
-------# c9 t) I! `2 f, {! I) B
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。
: w) |1 P9 L5 R* x4 I* l3 |-------
) A+ X" D; |, E6 ]( }7 F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
* [. B' F, a6 ~4 F0 e, s1 C' 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？
5 Q' U- Y8 U1 A7 e) |* L-------
" L' A3 x# ^# d$ Z7 z不好意思， ...

6 r6 a0 P9 Z+ u. V* o! X谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ i4 K9 B) U9 @% r8 u" |7 P0 y' \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 1 y( D. i5 {3 Z- Q2 m) `* {0 L) v
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
4 |. \  i  o3 M谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. e; p# O, U; k4 h& M1 Q
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 ...

9 @" \2 H! C( J& N$ I- Z: e$ i& q1 C. S% A& k- N
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。
4 |9 t5 K$ `: L% \; K( V: U# H# \$ K' b- l/ [+ 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
( A( s8 P1 j2 `& @- b- _
老福 发表于 2023-2-14 22:00; \6 a' B6 q, u
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。/ V' r) U, ?0 [. ?1 ^# ^7 Q; t* g

! R  x5 Q9 Y/ G$ L5 o+ c  @- r) y: @& _或者把b但的起点改为1试试。 ...

. g6 C: Z- \! e7 o& A
* u! z7 l3 f% b7 B+ r你是对的。/ o+ A# k! T* u+ p$ _5 I# G" |8 r
去掉了随机部分) V0 w4 V' d  ?5 K1 }3 q8 E# n: z0 @
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)4 n4 m  {( R& M+ U$ `. U
y = (x*27+15).reshape(-1)4 ]: n7 {5 D' K

+ U" d  F$ c0 o: Q4 g9 t2 Q$ N循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
+ _2 r0 X2 B! R2 Aw , b2 e8 T- G: z" C. N+ k
27.002620697021484 14.826167106628418
% M1 w. Z: N7 I, O
! u; M& P& `# e# q! i+ 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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