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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 2 Y) v/ G" [* _5 z+ {/ n

7 U) E+ q5 e; A# w为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
: d/ m/ l+ m* D" nPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
3 t$ B- A( x9 U9 g* \0 I' S% O----------------------------------------------
1 T0 L3 v" e3 n- p; ~# q. q% [import torch
0 }4 [6 E4 {" M; h, k) u. simport numpy as np! f2 S" Z# N" y" f; a
import matplotlib.pyplot as plt% A( N0 ?9 H1 I6 m. s
import random
' e0 c% |6 o! s+ _: z# e% ~# U
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
1 P. U6 G9 ?: t  Q9 L0 D* Q/ ~4 Iy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
9 ^" b) \1 Q# C+ w" V- m
7 E: x: A* }) `, Iw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b$ a$ k; }8 U4 r$ x3 i
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)4 _; ?" x2 G( D) [* h

5 j  c  V% N) ]7 w- D: repochs = 100
1 [! x1 h2 `/ a# Q. q% e, r3 ^: _% E& ]' M, h: V$ t
losses = []2 n/ N1 s/ y* k; l8 T2 i4 }/ D
for i in range(epochs):+ r! a/ b8 \9 c7 N) }2 R
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
, g$ ?. v$ h  L/ f  y_pred.reshape(-1)
# g  v# K0 e2 U; |. c) Q/ J
/ R: T) x9 c) u, x  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
7 M- ^1 B! P3 [% G6 f  losses.append(loss)
- C' a& c/ Z! T, ^$ j4 W6 S! \7 O2 m  % n! b. Q3 G( t0 J* A8 o: w# }
  loss.backward() # autograd! q0 S7 K7 K5 o( a" g6 [
  with torch.no_grad():
4 v+ |1 V6 K- O: `/ ]    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
  Z- X1 |+ s( p6 x. J/ g    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' ^2 M5 Z/ Z' X8 T7 j7 t  w.grad.zero_()  , I' h2 W+ r- O. c7 P6 q, f  C
  b.grad.zero_()8 E6 ]7 W( w' ?. a# n
5 g& s6 T* h! X% K/ ]
print(w.item(),b.item()) #结果5 U  x6 F! W* C/ q) L, @

- _# A7 l. |- wOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656254 m4 |$ \( f- d! R( [! t  E/ l
----------------------------------------------# \; ~; e  B4 q% O0 @) o
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。
, k$ X4 ]. i; f. b' R% ~: \高手们帮看看是神马原因？
' N& Z; e- f1 w4 Y
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
+ x2 s4 Q7 u% ^- ~  v
9 `# T6 A8 Y* l, `# W6 `& w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？2 Q6 v7 E- f9 P! }
-------
' l5 ]0 x0 n9 Y; w6 R  ]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/ |  ~0 H: M-------
) S" y, z. J. C' p% ?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
( {) g3 s0 V$ `6 \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？
+ R* T2 ^3 ^% t  {$ z8 S; U-------, l* l+ w4 y- _1 J+ o0 h
不好意思， ...
: w5 W9 L3 \0 a
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
$ E* j6 d! |% s' x% ~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 : t, ^. t$ g1 t7 F8 e
雷达 发表于 2023-2-14 21:529 X! B' G! i! l4 e
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。- e9 i  C2 \6 {. B9 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 ...
, w9 d8 l8 ^7 |- ?

- b, r# Z8 ?+ ~" ], i& H" d4 Y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。2 y9 W4 j9 }; V6 F" ]
: h, i  t8 H. o) ]0 F* O' l: Y3 ^: Y
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
& ]; N) S/ }$ ]' ~9 Z& i
老福 发表于 2023-2-14 22:00
  E- g' l2 H, `  G# A( 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。
9 j5 n, E$ E- y+ M
/ `1 E1 T% K* D或者把b但的起点改为1试试。 ...
# S8 Q$ w5 h6 W! Z, s+ b# i

; P% G: E% S) C* Y9 P' ^你是对的。( B: l8 _; P  S( J- n5 \
去掉了随机部分
# ^; A4 N& S  J2 f( y#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)$ o. M$ j5 T% h( ^5 d2 a  f
y = (x*27+15).reshape(-1)
$ g# b$ ?' G: w+ w- _: ]! }2 w+ l: S
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了3 j. M; y( G' u" C
w , b
  {$ V; Z. Q4 A0 C/ a/ ?  b# y5 R27.002620697021484 14.826167106628418
' P6 p9 _, f8 C, Q3 b7 g, S6 O# 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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