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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 % @5 b0 ^7 n) N! Q

# A% r4 Z# p: j' Y$ J为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
8 y+ L6 H: J8 O* b7 ^- c4 |4 G- ^Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
# b6 F3 Z1 ]5 M----------------------------------------------& x; Z( _- b0 k( Z
import torch
* _5 k% J" W* t& m. D- A  R5 ]2 Zimport numpy as np2 D& f* J0 F; i3 Z
import matplotlib.pyplot as plt) J& O% R& Z8 c2 C# |' E- v
import random5 t; [* q& O  e- X" f- `

  n1 t0 p0 X  e' tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))8 }- ?1 C: @# b
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15! f6 y9 G6 h& x
1 K2 b- ]1 z" |$ d: E4 ^( ^
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b( [8 O1 }4 R, E, g4 B" i: D
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* o2 s: \4 b# ]6 q: ?: H
  o# E4 ?. |) a. l1 R
epochs = 100
  ~. U/ ~5 N* C6 X6 R* @, [9 p, U( h1 H+ u( @
losses = []2 l; P" H. x$ y- M; s5 T+ I5 ~
for i in range(epochs):5 g  J8 o9 T6 V. z0 Q, W
  y_pred = (x*w+b)    # 预测; N  v8 D2 J$ ^& B7 _4 }2 o9 _
  y_pred.reshape(-1)
0 n: J" g' _7 a! L- N) d
' j: K0 k& H0 L. |0 E+ W- L0 y" o  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
7 C& k$ |" v& I$ @1 H/ G; [% ^% v  losses.append(loss)! {) W9 h3 F9 @) Q  B
  
2 S3 G! ^$ d  r/ e  loss.backward() # autograd) k2 k  \) t! q1 {+ ]* O; f
  with torch.no_grad():: V: _/ y+ X- I# d$ W9 m
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w3 [" T+ O9 k+ l. r1 Y: h3 _
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ; k/ P  G8 X/ k7 L- c1 |+ |
  w.grad.zero_()  
% p' H6 i. a# B1 M+ N4 ~. s  b.grad.zero_()/ {2 Q: X+ ~% U

/ C& q) j& U2 `* vprint(w.item(),b.item()) #结果
9 D: k: q' H2 F" W. |
6 E. C" S0 Z7 x) K0 o0 e4 YOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
+ Q) X8 t; O, J. X/ b7 c5 f----------------------------------------------
8 ?* M( L6 I" [) `6 _4 d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。) |6 u/ G% Y3 Q- E
高手们帮看看是神马原因？7 Y6 G7 x- O2 I8 |0 |0 C
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 6 }3 L# D( h( Y& P$ n+ Y

' j- a, n; b1 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？8 e- A3 `" }# q! m& o
-------
( ?2 @: a0 @9 C+ s1 P, t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。4 V5 {. h1 N3 S1 \5 v1 n6 F( h) t6 ~
-------
" r  h1 M2 J5 a. c  ]/ h7 e0 S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 19:235 o8 |4 R& n5 @
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？' |+ Z% ]+ O+ ]8 t, N$ F6 F
-------. b( m; K9 U5 f0 q: I
不好意思， ...

; ]1 _( E% N6 Z, G, e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 S" I2 o" }/ a9 i; ~0 }
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
/ I3 @9 L# i! h  X& E' D
雷达 发表于 2023-2-14 21:52+ g1 ~; \( P) E9 Z  ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。) d& F9 a/ q1 I* z
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 ...

. h+ R. G6 ^! W3 j$ a- a. V6 y0 W8 ?' ]% w2 B9 O, x2 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 \( M1 [# x& U

1 q, X' t( b& p# W" J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 " B. U1 Q5 ?, X) n
老福 发表于 2023-2-14 22:00
! n% V$ v) H4 Z  A2 Z5 s( 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。
7 w% p' @' S. L; D: n! E# t3 y% Q% b! J0 P+ Y" l
或者把b但的起点改为1试试。 ...

+ y& s% w+ L7 t* J
: A- ]8 ]  P: m3 ^! V! y+ F  O3 a你是对的。, i' r# j9 x* w- f! p4 ?
去掉了随机部分( _- O) W& s, B
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)! k2 r1 n4 x2 Y0 \9 r0 `0 N  _0 @7 P
y = (x*27+15).reshape(-1)
+ U5 r( i( r4 X6 r5 u' [, B* T, L2 T& x
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& y# m- N- ^( p2 Tw , b# [: X5 n/ _4 n% J2 q2 q5 L0 u1 v
27.002620697021484 14.8261671066284187 B8 l& e9 K  e; r* f; w

" x# g) t6 Z( z# f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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