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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
! ^7 R; G! n- q" R* u) f, R) P, Y; `9 x$ A# X" s/ M+ T) U
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。9 [! ?( `# |# a) M
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
5 m9 i' M: \" F$ ~, p; r2 V----------------------------------------------: S. ]5 R  M; \/ i( _0 @+ @
import torch  o* b' @: f  R. t! t9 z5 Y
import numpy as np
: n  m. B9 ~; W5 B* G" q$ O2 Bimport matplotlib.pyplot as plt, G6 h7 n4 Y# ^, p6 s5 V7 R$ g
import random
  U" H! q- [' r, \4 e
! g, \8 y5 ~/ u/ @x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
. J$ {' x1 R4 A# s( _y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15# N  n- d; F( X; S
% I9 w' \1 M1 q1 N  _
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b) c3 x% a) V/ g: y
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)0 i+ }; F, t4 N/ `

' D& l/ m1 m" }( y& ~+ `) Eepochs = 100  `* J, ~& ?8 k+ L+ i

6 j# O- K4 e, x5 S2 ]% G2 jlosses = []# ]( e3 o8 `  N: I  e- E: E) E
for i in range(epochs):
  J* [, a$ n1 t  y_pred = (x*w+b)    # 预测9 w2 E9 A! |( H& z2 A  O( g
  y_pred.reshape(-1)
' s  F& N$ f8 [+ H' K$ Q 1 {2 Z; W( g8 Y9 u  ]) J( u
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( E  |7 R9 H% n) y  losses.append(loss)/ `) N; m6 _4 m3 ]1 u: ?5 e
  
' b" s3 U6 R# W5 G+ ^0 ^  loss.backward() # autograd
! `( G/ v* @1 W$ g1 k  with torch.no_grad():) ~5 [9 T1 A+ l% `2 T, `
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
0 i( {- X& u6 M( p    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
, K8 {: J! e3 ^7 ]5 Q" i# w7 ~  w.grad.zero_()  
7 ^! y4 b: {( i; n. U' Y0 W" L  b.grad.zero_()1 x" j. q/ t+ i* H1 C) J
9 r! ^& F: k; {) j% e4 @
print(w.item(),b.item()) #结果
+ X( Z2 y1 k! e, @! U; g; A1 j
/ Y2 m2 H! J3 P( `3 Y* x2 I' GOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625: [5 ]: i: \2 |% @9 `
----------------------------------------------
+ f" x3 G; _8 J! ^9 D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。: i+ z: n9 S! A- J8 q
高手们帮看看是神马原因？
! o% e! W8 i+ S" A" L" 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
. e) n; @; b/ t6 X2 H; U/ U- e7 @5 I: F9 ~5 n
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？; R; T- c* I  ^& Y
-------  z5 C' g. x# m2 X/ }5 L
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。* f" o3 A( J7 ?1 V/ v9 H6 m
-------
; Q- l' |2 C- I* z$ \, C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 19:231 X( X3 d# V, R7 M! Q
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 e7 n" C( w7 A/ _-------$ n! U% E" Q6 n! v, j9 V* F
不好意思， ...
& ~& q# L- A6 H
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, V+ X3 X1 q9 Z, ?0 O; K  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
4 x% A# F) ^; U2 K* |
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
/ q! z1 b" e' u& [谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
6 i% {& z( Y* `& 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 ...
5 ~) l/ _2 ?, V: I" R6 t# U) R

/ _0 z! U5 F0 a4 @. C) s7 x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 v( a) P6 s6 o- C7 o! \

- z: J/ ~" f  u! X8 M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
* C" k6 P7 o. c; R7 c- t% K  l5 L
老福 发表于 2023-2-14 22:002 a% J9 j9 O% e; R1 f* 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 j1 k2 B9 p: |7 u/ O( x1 q& M

6 a/ N# g- i' ?6 C6 @或者把b但的起点改为1试试。 ...
3 w# c7 m/ `' ~7 y' {" X
, [  w1 @4 C1 O6 s' j. u! l+ b
你是对的。
( V" N7 h2 k7 s5 C! @$ s" K* E; X去掉了随机部分+ z2 I2 P# X$ \& A7 O0 g* p
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
7 Q4 ]# {" M0 [  ky = (x*27+15).reshape(-1)
% v  d- ~+ ]# v. k2 I8 i1 ?& j9 Z4 X2 c1 s6 B' X) X5 F' R$ S- `$ F
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
+ p% H5 T# ~! W8 Q# L: Cw , b5 M/ Z1 N6 d3 k8 v7 q
27.002620697021484 14.826167106628418& _1 Y: D1 J4 P/ f1 Z+ v7 T

* i* @0 M! S/ i! h3 C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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