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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 9 Z. W: H- K) H; a, x
' P, F$ d6 ~% y# v/ }
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
( w( p& @5 z* L) gPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：5 s  M$ g/ t' v8 U) m' \; ^* j! J! A
----------------------------------------------
7 q3 [% \5 V& ]" A1 y& I  O) Vimport torch, j( Z; d/ _) H; U+ q% ~( n) V( U6 t
import numpy as np
" o+ y/ W1 S; j$ ^1 A; ~import matplotlib.pyplot as plt
+ x, S6 `$ C* y  V1 V: Fimport random
( \: b1 B. l: f2 x/ Q+ C1 J  R1 |) Z' q
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))/ u3 a( m3 I' h* T& P/ ^# @
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 ?; ^3 I6 ^  P% a+ E7 E7 z

9 d, K+ m, g/ @6 _4 X3 `# a- {w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b# w  e* D' M& T# V2 w/ V' T
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)6 \# k/ y5 z% U/ m( ^% f
; d$ l" P9 F% t  R
epochs = 100
* L; A, E0 L- M5 S* c$ x5 m: o
5 y! v% m. c1 F+ H' {losses = []+ f# r) i8 F( z, v# q0 t, W' i- ~# W
for i in range(epochs):  S  y2 M9 v7 q3 o) T
  y_pred = (x*w+b)    # 预测' w: T& @# B2 I; i; s& _# x4 M. D
  y_pred.reshape(-1)" o/ g8 ~+ \4 U' P" Z
5 _! g* A% j+ q- D% N9 J
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss, M! O) Y- u5 B  e9 W
  losses.append(loss)
, q; x/ _: q$ ^" a3 y  9 p$ p7 n+ Q/ t$ D
  loss.backward() # autograd6 x1 e' q+ X* f& j0 z
  with torch.no_grad():
8 G; b( r4 H2 K- |5 ~  X1 p3 K    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w: C- p% z! E, v+ M( T' Z, J% o
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
* H$ m: z  Q8 c5 r0 z* }, g  w.grad.zero_()  . ]- N% e% S1 A8 m
  b.grad.zero_()5 Q1 o( V6 B2 F$ C

; `8 B/ y* ~) ^8 T- Jprint(w.item(),b.item()) #结果8 d5 M2 B& y- U1 a: r* ?) s  p! D

3 f4 D2 b, k5 Y& ~) gOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625' Q5 s6 S7 O4 A! d
----------------------------------------------
! o$ Z3 w6 v* L! J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。- W! q( |5 N( Q5 e$ q& u0 \
高手们帮看看是神马原因？$ J$ x. g" ^2 u
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 3 \/ {/ l  z& B/ J4 ]
, [  \/ r1 t/ B* 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？
0 N. `% Z" w  X, n, h. I-------
: b2 o: G- W8 u: Q# m$ ~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。0 u  e3 v" T9 m& V8 H( L1 a
-------6 V3 S2 n6 l8 S! T. g# e$ g4 T
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 19:237 W% p% r+ l) Q. U5 T: g# 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？
/ ~8 v4 J- F4 O' @-------
+ `. X  E5 d6 {0 u; j, i9 F: E不好意思， ...

$ [% t. b$ h! o5 j" g5 P: p( l0 b' M谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, i2 B' j  d0 e! o. u* Z/ k8 ~& D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
0 E3 e' d8 u& s0 |# T. C/ q
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
, V' i8 z# }/ ?! }& \* n) Z) z9 g谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
4 T/ ]: d6 w0 W. ~6 v8 o9 p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 ...
  z0 l& n) x( l; S

; S$ |4 \! A/ x  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。
* r' }2 ]+ K) n
& J; Y- y  e& z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 / z& r& C4 P: K( Y2 T
老福 发表于 2023-2-14 22:000 E4 \2 S4 L: K5 I9 ]
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。3 M" ?5 O+ ?8 z* z* c0 M! q) }, j
2 X: t; l' u8 }" t/ r
或者把b但的起点改为1试试。 ...
5 K9 z2 M/ k( G
# a; n! D4 c' f( L; P8 k
你是对的。
- ]( x0 _8 x( {+ l! E0 ~去掉了随机部分  V8 }& F% H7 _7 v( O
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)6 o( j; H5 S. n5 Y6 ~2 M+ }
y = (x*27+15).reshape(-1)4 }- Z# ]: \+ n5 Z* f  |! n

5 a* l6 Z6 B& K" k( Y  g! {循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
& O/ c* q7 l! I) K  S8 _4 l- N) ~w , b
7 }7 n& N/ \/ {( C. x# o27.002620697021484 14.826167106628418" H0 o2 ~; {" l5 N' S& x

5 }. S- D% P! b- s* u9 u; r0 D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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