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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
* x( G5 T) y) i8 _' e% g1 b- y
& y$ R9 U! I  R  g  Y4 O为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
- w: x; B) s! X. z( g  K7 {2 sPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：; n8 K# y% o* g8 c  y" }, [
----------------------------------------------
& b5 K# ~- w  b& cimport torch; ~: R5 J3 s) ~5 _8 e4 J
import numpy as np. ^  E# ^* y# ?' t
import matplotlib.pyplot as plt
/ B6 T5 ~# a7 [: {import random
8 {) j  j$ }, s" J4 m/ }
+ V$ p- a) E+ A# I' S! f# p( Ax = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! v0 L4 i7 K1 J1 x! n+ jy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
* o% p& j9 c* L5 o% f9 O" K/ c- ?/ Y4 R* W+ L# w0 g
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 L: |  U9 I2 P, {9 d+ x8 m0 b
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
7 ]+ m& s7 z. ]% i: o! E9 h$ r% \: ^* ?' M/ ^. f- f( J
epochs = 100( u  |" H+ ?0 C1 ?

' K( K! r1 G- r; h' K$ o! dlosses = []
' j+ ~6 D) u% V& s) nfor i in range(epochs):
" ^* v# X5 q; n3 D  y_pred = (x*w+b)    # 预测2 V* p% w9 Z* }- \, c6 [( g
  y_pred.reshape(-1)  }: O! k& V) W

" K; \; k# ^8 T5 {1 E  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
/ O( [% G# h0 N7 W! r  losses.append(loss). b) X  q3 w$ H
  
2 c+ @& R2 y. I7 V% P. w# i  loss.backward() # autograd6 X* N- J6 a" d$ S  |% p4 H" f
  with torch.no_grad():4 {3 X4 H: p8 S* J% y2 V
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
8 y" n& T6 p  N5 ]: p6 {6 ?    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 0 E- f! n8 _6 ~  r
  w.grad.zero_()  
6 O7 Z, s# ~' J  b.grad.zero_()  ^- e7 Y0 A/ D) O

7 ]4 U' O; h: Tprint(w.item(),b.item()) #结果& F  c# T, Q) w' ~$ Q6 R' J
/ s7 ?1 x* g/ ?) p! w
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625- |* K" B2 L2 V  U* k3 A6 m' x
----------------------------------------------9 E1 O! T$ d( e3 _; r5 |6 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。5 G# Y- S9 C6 K4 x. @
高手们帮看看是神马原因？: F: D, j8 R* R* v, T4 w
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 O4 N/ u5 o9 j
/ k: c+ W& `+ P( o1 Z
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？
2 f4 M4 I" S6 ^9 K5 {6 t& i. G  j-------
# j+ n# r1 C: y! a3 V5 N5 h! w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。
7 o; {  r' E" j-------. [% a; i* H5 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/ M5 }' [) }7 k+ }& L
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？; W( \4 R- b' ~3 [  d7 @
-------9 g2 j& @9 P. }2 c  k4 o
不好意思， ...

$ U+ N; d& \+ j, c" L, E0 {谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 v- H5 b2 p4 A; I2 z* ?
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 % P# \, x+ x" L
雷达 发表于 2023-2-14 21:527 I& N& W  d" v. B9 _# `* P
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! |  v7 x4 e  M
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 ...

* R) u1 K& U4 ]( i2 `# U. _4 W/ h2 f6 d9 e; e& `
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。
7 M" ?4 s( z" ?5 I1 b. p
, s7 F( b0 ?$ l( ?. q4 p8 b2 N/ v: d; s' 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
3 @# R% i6 C. }5 Z3 D$ ?
老福 发表于 2023-2-14 22:00) z3 b' G6 D$ ]% C* `/ w
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。
+ N: [& h$ D4 a( U0 u. u! o6 p9 F
4 }) k1 u+ @( |1 d: m7 g或者把b但的起点改为1试试。 ...

- F: V* M2 Z  O: y5 ~
* ?: r0 R, s1 t$ O# D你是对的。
  S/ [2 Y9 a% L2 T去掉了随机部分! N( [: S6 R" N$ M5 J2 j$ e. o
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)9 t# H. }$ \7 ?' S/ E$ t
y = (x*27+15).reshape(-1)
/ f" {6 b# I& s1 B! v
, H& X. J9 R- ^+ \  G- \, P2 ]! f循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了% C: O: X8 A% I! e
w , b0 @3 D( Z+ J8 I3 g: x
27.002620697021484 14.8261671066284180 R' F: ?! V2 n9 D8 n( _7 q, s$ g
0 w& L8 u7 N7 d7 b0 ~
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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