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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 ) v/ p2 q" Q7 V
0 k: }9 p+ P# E1 j6 B+ X, z- D; O( `
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
7 B% l* F- K. C  q2 p6 `# U0 Z! uPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* h; }' `% A: Q# C* W2 G
----------------------------------------------
( f" o" h- n4 P; c" _8 `( V8 Simport torch# N! ?" C6 G4 x1 w9 F7 ?. o
import numpy as np" w: P) v' x8 I% }$ F
import matplotlib.pyplot as plt5 s1 Z" z+ k, Y+ w9 U
import random
! g1 P/ W/ U: e3 S
( L8 f/ d: U8 i% wx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
$ ]7 a' P6 Y8 x' }y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=152 P6 h+ P8 o, L* R; |5 U

& `; D8 B. f- W9 ew = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
  |- v; R! @( w$ r6 `# t- Ab = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" ~: y7 E, R$ f0 z
0 m, u* a6 B8 G8 q
epochs = 100. W+ M4 Q* x7 G$ e$ g$ J# O3 `0 J
% R) n, D2 ^9 i3 D$ I+ D
losses = []! ?; U- p5 L: r5 c- k3 R2 Q5 b' R
for i in range(epochs):5 J. H. C% Y$ O3 }7 n$ m5 H
  y_pred = (x*w+b)    # 预测5 a, H( X" r( q- J
  y_pred.reshape(-1)
+ x6 m% B' ~# N
3 g4 ~3 \5 l& ^1 O4 }  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
8 z* j+ f& F: S7 s  losses.append(loss)
0 u2 f0 F; u; @; |; Q9 _; F6 ~  
6 _# J- y! A/ W9 M8 ^* ]8 K  e  loss.backward() # autograd
4 Q! n" \( s% X0 H5 F  with torch.no_grad():( d& U; b' T9 v  f0 s- z
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
3 F2 \/ q; m  p/ G# ]( y3 a    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 9 t' q$ g1 \, L/ y, Z
  w.grad.zero_()  
& S# ?2 N( W3 j  b.grad.zero_()
9 I3 {' ^$ b/ T; n( `3 \1 F0 h  L1 F7 t. s+ G$ A# N- x; T* E- U
print(w.item(),b.item()) #结果+ ~- Q# l+ G9 S/ r

3 b+ {/ P; R5 C3 @Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625% x; F; o6 W* u3 M
----------------------------------------------
* T% V: Y* W0 J+ o4 B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。
! Q+ K" d. n4 L% G高手们帮看看是神马原因？
1 W  U* T* a6 I# c$ w
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
* @+ A3 D4 N7 K; A4 l: j/ t' D2 X/ e
1 ?/ j. N, ~1 z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？, e8 B: m* X5 \( a5 U! e
-------
( K- R" n0 \# U- Q: N  D; {( }1 j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。6 g& H- i2 y2 c  G) F4 q
-------7 Y; R" q  ^* N. ^9 x9 p) v" F7 K
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
. o% c0 W# i1 M% 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？
  R1 `% U; D" d: T-------
* M0 Z5 u; v5 G0 {% B( Y. l' P不好意思， ...
7 m/ N) F0 u+ R. S, }% ^
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。3 y. O, R. \: Y# `7 ?& 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 + l4 q( F6 O- h( d
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
# O9 \5 w" }! f- i# ~( e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。+ r+ L/ E% M$ R9 _
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 ...
1 M2 i/ N9 e5 h8 k/ I4 C! p- \

2 k; t' k3 M8 r* T6 |' r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。
  d! ?3 Y; V$ e# l9 [- A
3 l0 m, |! d, @$ _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
# r6 F5 Z- a5 ]# ]$ K8 [9 I
老福 发表于 2023-2-14 22:00
; S) b. w) F) `* v# K9 k8 E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。/ W1 S8 l. e& U9 r/ i- o% n8 Q

1 \2 H/ K0 q* A2 a或者把b但的起点改为1试试。 ...
! S* D: Q/ H6 K  r  h8 V
$ f8 c3 x1 Q% K3 O4 O  f
你是对的。; H) U- e6 i* x  [% t
去掉了随机部分
8 ~' m7 [# ~; W2 }& c" a/ p#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
5 r* A& k: s. p" xy = (x*27+15).reshape(-1)- Y) y, V% s" b& k
0 G6 V- \: v, q. l9 [' y8 J$ u! [
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& c- Q0 m7 s6 Cw , b" ~6 W5 g$ G3 z1 Z% v
27.002620697021484 14.8261671066284187 j& L9 O. e5 U; @7 h
$ {" Z% b& F% [4 ~$ a% c
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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