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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
: v, S% \1 y/ s3 v8 q* ~  e& O
7 J1 E1 {6 I* v3 ]4 e7 r为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。! f' v% a6 R7 a3 ]( X: M9 a4 _5 ~
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：' ~8 k# s2 T: H' ~
----------------------------------------------
( ~9 i4 v; M: I8 y0 g' P. C" aimport torch
/ Q" }1 E8 |) X$ k/ Qimport numpy as np
' B5 E: r9 {, rimport matplotlib.pyplot as plt* N' X9 F9 j6 e; H
import random
8 g( W5 H2 N# J6 h+ p2 l
4 h. ^9 S1 o! m  v) {; P0 X% mx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
3 i0 j" |: T  [: N/ {y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
6 n( N9 w6 s, u# f$ q  p
5 b% c5 f4 z/ {  \! g; ]( M5 p. F, rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b% ^' k- g) Z8 }* i- ^# A& c/ e
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
1 l* T, l' T- Q- U4 X; ~- y- u, R$ Z6 v2 a2 r% t) W; @
epochs = 100
, _$ C% J: \, L& z9 e  g* V
. o! l5 v5 l, i( c& S/ ]/ Blosses = []) @8 r. L. Q' P% x
for i in range(epochs):$ O& H! J! P% b0 e, I; ^
  y_pred = (x*w+b)    # 预测- |* \- x  Y' U8 e' e+ Q/ |
  y_pred.reshape(-1); j5 }+ D4 d# Q. n, p. y
) d7 i+ G+ F& K8 r1 A9 _
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
8 ?) }; Q) j! q/ r3 M9 |% |, q  losses.append(loss)
2 s. T6 ^! Z/ C: y: x8 B% j4 t  
5 i/ w. d- J% |: |  loss.backward() # autograd; m* i+ X/ i/ O& X; s! g2 I2 a/ _7 y
  with torch.no_grad():( W2 \' x1 P- ~6 _
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
2 \: }7 R* b7 @; p* F    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 7 x% C& x2 X, O; L( {
  w.grad.zero_()  
1 l% Y0 r* X! J) G- z  b.grad.zero_()
& j( }; V( J! J0 W  Y" c& V# k
8 ^1 u3 }8 F' H3 ^& [0 tprint(w.item(),b.item()) #结果
  N$ ]$ N' Q* C+ |4 E9 \
9 s9 T. u$ X2 ~; }. W4 fOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625( A9 L6 W4 [, O% R8 j) q
----------------------------------------------
6 v2 d4 r# Z7 o- V1 L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$ Y3 Z9 ]1 j高手们帮看看是神马原因？7 c. `1 s8 H& E. @& k& I' G
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
+ i9 D5 D. P/ Q9 v2 S
6 Y6 u# X5 u1 k7 W) C0 L5 M/ ?% ?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？
, c6 o- M2 z5 \- v-------
  S, c2 D& S$ T, s- [! n- 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。
% B! b! v. b) y+ M9 v-------1 _0 \# `1 X& `9 o2 d% U
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
& r$ T7 `% w4 `, A. b& 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？: H, u: H+ P$ O# y
-------
( G  ?& w" `3 D+ Q7 `, i不好意思， ...

7 f% N6 J4 J) `: H. i# n. G9 k谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ W  `/ n, [4 C: t, O9 F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 % H. c9 i9 F) V# _0 S
雷达 发表于 2023-2-14 21:529 N: @  C& z" x5 O
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
7 C; g0 |2 M) I. T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 ...

: u% R8 J0 R" |  p8 c* \) g2 r# H( E2 v  l+ z  U# A# F
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。: [5 d+ i1 ]; T, `

, w! i* p/ |0 @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
1 W% t7 q( a8 r1 k8 d4 m
老福 发表于 2023-2-14 22:00# a5 j3 i' Y  Y6 n* q/ E: @4 _
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 j. A! l2 e! E
6 B; C4 D$ X1 n: ]" ^4 X
或者把b但的起点改为1试试。 ...

& s3 B5 s7 i8 \6 @+ f
) [6 `' M2 p+ k6 Y4 H1 d8 F你是对的。
, {* {; H- F3 X/ i- ?3 Y; ~去掉了随机部分
/ e" d( u4 ~( y0 `: F6 v4 _0 j#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
9 L9 s) f3 K8 \; Hy = (x*27+15).reshape(-1)
( E  [( l, w% X+ f) \; D. b& b+ i: A) W! Q, Q( S/ d6 J7 d! r
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了# D7 O5 l/ L' v
w , b: I+ J- L: ]6 U& N# F6 H
27.002620697021484 14.826167106628418
) H/ ^! x( S) p: r# F. _
& C* @$ Q! f, h$ Y, I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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