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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 6 J- b" E6 d2 S# R

. X0 ~1 ~1 F3 f, G为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。5 X! x' S/ x: l8 s, x: B' m4 e& F
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：% ]* O0 R% U& W, {4 b3 _
----------------------------------------------
$ O( a3 U) }7 n  T! Zimport torch
$ U+ |. i2 n5 D$ [$ n4 Rimport numpy as np" c1 W* \1 ]6 S4 w4 \; Y4 C
import matplotlib.pyplot as plt8 n0 h" w0 ~1 w8 F+ z6 h8 l9 P
import random: u  y' u  b4 q$ Z7 R5 s
  ~4 y: s3 V# v- F
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
2 g3 p* Z: c: M+ Z1 d& I. C- ty = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
, y" q  i: Q& v
# T1 s5 o% a1 z/ ]" b# Lw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b' Z4 z# |+ H( {6 @/ B/ L' z
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)' {( M4 N& ?) r* D$ |, S+ V4 U, i
1 Q9 P% B6 z7 }8 a6 P' _3 E
epochs = 100
, c; T/ f3 C/ {+ W/ X9 ^5 l. \, ~3 h5 F( P3 s! a* j1 t0 k8 |
losses = []
" d1 M; A7 `2 j9 \. s4 Qfor i in range(epochs):# R4 N) M/ I6 l9 p
  y_pred = (x*w+b)    # 预测& m- L* V0 J- R; r1 ~
  y_pred.reshape(-1)# q0 V9 @7 k1 @% q% N$ \

! o, ~) @8 r) e3 ?% @9 L# ^/ B  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss2 i7 [7 v4 n! R
  losses.append(loss)/ R' \% g0 k9 N* X7 c8 U% K4 ^
    P2 i  r8 [0 f4 \' `( u4 ]
  loss.backward() # autograd
1 d( H5 D+ ~. U  with torch.no_grad():
. B% @6 d. I+ u3 k& k2 f/ H  U+ Q    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
- k( M; z" p7 x0 ?! J+ O+ N+ }) q    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
& w3 l: W' X% J4 @$ B; w/ `: `  w.grad.zero_()  
1 v& T4 ~8 b+ ]$ h  b.grad.zero_()
9 Z. Z4 m" ~3 w! C7 [" x( e9 s( t( L' q
print(w.item(),b.item()) #结果* ]/ R) M0 h7 Z4 C; T7 v9 P
3 M5 K5 g) Q5 @6 y/ ~
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625" Y4 `& |' _2 v, s
----------------------------------------------
3 {: m' \, q& V7 v$ ?8 |4 y2 x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。7 `. [5 W5 J6 x
高手们帮看看是神马原因？
) x$ u8 `8 g+ C4 K% W0 e
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 , s, o1 d% z- k" ~1 S) @
4 p' f' |- E7 G! ]
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？3 M( ?# J/ h9 \1 {& ~
-------; b2 W# \. ^, G/ r! J9 ^/ _4 F' I' `
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。% o; y6 O$ G- \9 A
-------+ A3 \4 x9 [* [+ I( K0 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 19:235 [$ r. ~. @# U) u) U
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？
/ o/ G% Y+ w( E9 X  N# X( w  F/ {0 q-------2 N! u6 H. ~5 E2 x. _7 {
不好意思， ...
# v7 r' a' P# P. F, n% Z
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 T, B) S# \" ~% _: n( O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 5 x7 G/ j( b8 J9 |  s9 L
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
9 R% Z0 A' {& H- K' M谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
5 E# X! g! K8 u3 {1 d" 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 ...

( N: x, v  K: q1 N  H; P% R8 }! c  n/ t$ x7 A6 @
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。) D7 [1 ?3 t6 E6 r7 i) I
  A1 r: p# I3 m* v
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 4 z2 }1 n$ b8 q3 V, e5 V
老福 发表于 2023-2-14 22:006 ^, O- s7 `: `$ k6 D
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 d2 U& d7 f: N) }$ u
0 I  ~3 R, p! i! M$ p
或者把b但的起点改为1试试。 ...
7 [2 {# q* D% G/ G( s
8 P6 G; K& F- S: Y8 C2 ]
你是对的。
" e3 G3 o' g% T: g, ?* _+ Z去掉了随机部分" J- A% Y& w, K! O, ~
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
/ _/ |) i( A( |0 my = (x*27+15).reshape(-1)  w9 ~2 j9 s% m1 S% z" f* y
; _( l' N8 T/ x
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了0 J) |8 r$ Z% ~, q
w , b2 a5 E7 W6 M0 X7 n4 q
27.002620697021484 14.826167106628418
, K. [) t3 t1 e  `2 Y4 F7 w
) @# H8 }* s( `. l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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