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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 `4 w3 _( b$ q3 G- p2 T7 Q! D) Z
' e) a: R, Q1 {为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。% V+ L, N! J& V
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：( _& o& e8 \7 Z& Z1 i: I
----------------------------------------------
" B- o* v( b$ U' B  H" y1 vimport torch2 ]) v$ e& F& r
import numpy as np
- |1 W" ?& K" ?  [& Uimport matplotlib.pyplot as plt8 M3 Y# S2 O4 s* o7 \& @
import random2 J  _9 l" l2 v: ?' D$ @) K" U

- ?; U0 ^! N9 j1 [; N, s% b* C8 Cx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))+ R+ `& i2 F% g
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
- `) ^, s7 ^. ?" }! C
  o1 K- F  x' e  }w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b! X. \: n$ H8 m
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 |3 Y# X3 S6 _

5 n. ~+ Z3 d1 Q+ @/ ^  O; eepochs = 100
4 P0 V, v3 M2 a, E3 i5 k, e
4 x4 L8 E8 r$ b7 Qlosses = []
8 v( O3 L1 R! N9 k7 {9 jfor i in range(epochs):
& B+ z* \  Y# ~  y_pred = (x*w+b)    # 预测4 C$ ~0 X: `" B! ~% Z
  y_pred.reshape(-1)
! e- R, D: E& M% n0 V* X 1 _4 r  D0 d/ |, L0 g; S
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss' `* D! }8 k/ K2 M
  losses.append(loss)
5 e" B1 g5 p1 t, E: S  J) s* q) F  0 G5 ~" m+ T( W
  loss.backward() # autograd" S1 B. m; ~+ |- U. k- d( s7 R" {
  with torch.no_grad():
$ {% ~9 j) @) `+ E: a9 E    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
5 k' ~4 t0 e& b9 Q  C! s    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 2 q9 ~1 y# B' d! j9 y& p
  w.grad.zero_()  
/ N$ u, b# g0 o9 d  b.grad.zero_()
5 y, p$ D  F8 v) K. |& ^7 C3 m0 [
7 A  Y1 |  M4 y3 i% O+ hprint(w.item(),b.item()) #结果
- d* O$ U1 m3 R/ q7 I8 `! C8 {
: ~3 V- U- j' y! j- IOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656251 @- v$ v2 J4 }' t
----------------------------------------------0 a. i  ?6 K3 i+ S
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。
' E) f+ b) _4 {. J1 ?1 a高手们帮看看是神马原因？/ t- s; r. D3 o/ Y* h* ~. `4 V5 m- @
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
' w4 P- U# ?) w% o4 K( X8 H' s0 I! Z' D7 S) Z1 @
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 H; i5 @2 R! U-------1 c0 {/ I7 `  O- Z
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。1 U: Z) r2 i" d+ C" v, z
-------2 v9 o7 c; m0 F, f/ H
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
% _7 C9 u1 ~- |: f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？
- X+ j* Z: c- E4 w0 r-------
7 o+ f) _- E  l7 s3 C不好意思， ...
% n6 \, J3 a) |+ b
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。( W- L4 Y* n8 k
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 I, q6 _. t. m2 S- ]+ P
雷达 发表于 2023-2-14 21:52) ?1 X2 H1 T4 X: \
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 ~( n/ d; j- A; W% C
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 ...
" P- D; A( R, o& ]
/ H  p- g, W% ~) Q1 Z
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。! v6 D/ {8 J3 P( e: D
* `/ Q3 V& S9 t
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 $ K0 s! |# g! w+ S' ^
老福 发表于 2023-2-14 22:00
: e, ~9 \; q3 K4 [5 s4 @( O) r$ n4 R2 M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。: |, C: _: D6 u2 y$ @% y) q: h

' M- k8 B; N4 O7 H+ Q或者把b但的起点改为1试试。 ...
5 r( j: f+ T* @; K, [; \; b

  v+ w9 q9 e5 i8 m你是对的。
. t4 T+ }/ O. W+ [- a去掉了随机部分
, ], ^. v5 D* G#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
# L. C7 K  w3 Q+ M& V4 ~y = (x*27+15).reshape(-1)
& z2 J* a+ Y  ?
; q2 L% J0 L4 X* F1 [& i6 r循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" f8 ^( l* C- \7 m6 t" e# I/ l
w , b
; w) @  V/ E* Q27.002620697021484 14.826167106628418  [5 p. L: g; ?6 M- F
7 R9 Y" i% w- `% c& D0 A6 w( W% {
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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