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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 8 r* Y! F! g+ |* |
- {2 b) e! F5 m$ F- _& B! e
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。4 {' k4 K$ w% G9 Q# X2 ^, v
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：* w: x! V; o* L. E! X9 T
----------------------------------------------
" u  j  g9 K7 K& Y5 B5 p1 cimport torch
- [" U& j9 `* y( ?! jimport numpy as np
8 _: n4 [" Y! a& P3 I2 P& Nimport matplotlib.pyplot as plt
! ~2 C) L, j# X8 K- {, E) fimport random4 R! b  o3 ], Z

% B5 Y1 [( [0 a  w7 D, {x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
: n0 i. R6 e) r* fy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
% n9 w; l  e+ n% Q( d4 u5 O2 S5 F  [5 w0 v# J
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b; s1 m, b# R  W" \( A& f2 {$ u1 S
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)& W* p' A+ F7 Z/ @% w% k) \
. k% X. _8 P+ u: S/ Z) Z- d3 Z
epochs = 100$ w) q2 N% q# T- U9 w3 _0 V
- Y& X( V1 r0 e2 p) x
losses = []+ n5 e7 i% _  Z8 Q. ~! X
for i in range(epochs):
$ _  f) |! A+ h% \. N  y_pred = (x*w+b)    # 预测- t& K" b8 u0 c/ h) ^
  y_pred.reshape(-1)
: `7 d9 @1 q8 W+ H) q0 J8 e6 M ( H! P6 r' O4 Y+ L% d
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
! V' k1 a6 B/ o' G$ G  losses.append(loss)8 X% X; G* V1 M# P/ }: \
  , J3 f- }) T) ?8 e( \# d
  loss.backward() # autograd
" \( r( M( z5 r, ?4 h  with torch.no_grad():
. \% `7 _9 v' N* I    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
2 i) U4 l3 g/ J; Z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 8 R9 B! ^1 W2 v& _( a
  w.grad.zero_()  
, ^! r# K& [+ P8 Q9 f# J  b.grad.zero_()
$ ?8 Q5 [* x7 j7 `. H' v4 ~
5 ^4 z8 ?$ ^: u4 k' oprint(w.item(),b.item()) #结果$ ?) L  M* n2 T; j/ k. H# U

6 N0 ~1 r, j6 ^6 p4 Y& y* EOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656251 Q3 j2 y. u( i  M, y* _
----------------------------------------------
" w# Y2 Q+ l7 Y% r: y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。, c9 H- `; A0 ~, f
高手们帮看看是神马原因？& K+ c  n3 X$ G8 E+ j5 v
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 . d; `( ?. R* j+ |

5 ^; u& o0 K- [! P) |7 E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？
0 p, r4 s2 J5 z. A' A  P4 y5 b$ u-------% t; J+ l; Z% s6 p2 C
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 K4 a$ C: [! G3 x
-------; d9 u, o$ G$ D% R0 a. J
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
! u4 |" E0 c$ k/ s# Z, b/ E' D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？7 R) \# m! S' Q& D
-------
% [! W. O: x1 C; W0 \  ]不好意思， ...

! u/ U$ p% x/ [8 L; B% a* {谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
. G) z9 p% i; P7 C1 v% w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 Y$ y% Q4 x/ h8 F5 V! i, k5 f
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
: W5 _6 M5 j- N+ k谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。/ j: A! @7 {  P/ s
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 ...

" w+ n" W( c9 |" _8 {$ v1 r& o2 N& R" m) J
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。  A' I7 }! v) W! h

) a; \; \! n, W, o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
' s% P) A% q+ }9 L( K8 j5 w  O2 a
老福 发表于 2023-2-14 22:007 m+ e# v% h. E  B. `9 y" A
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 E1 q9 W/ T% c) U0 \: G
# X$ p& v9 U8 ^. i或者把b但的起点改为1试试。 ...

% i- k0 K) W9 ]( @* X; z; e3 o# b- x$ R9 t. U
你是对的。
3 g& a- H" p' `$ Y# {' ^* u去掉了随机部分1 Q2 A. f, M, y# q, `+ {/ {% m
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1). J% X+ t) F9 Y- L
y = (x*27+15).reshape(-1)
$ h$ ?* c" ]' i. i( _6 \% s0 a- }; M3 N6 U- P1 e) D
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了" P# e' n9 `% ~' f
w , b# I8 Q5 K; E% C
27.002620697021484 14.8261671066284188 f" {; G) p3 }: z: v
. p# p& c, ?8 c7 y9 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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