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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 ; f$ m. |( E* a. M6 l
7 ?# H6 f6 H: i$ m! ^: r+ z# X- N0 E
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。8 S5 f% X+ U- X" M; t
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：, ]' m0 A! b' S- K* d
----------------------------------------------
, N+ D/ K2 y1 ]3 j6 u: @& b, timport torch
5 c0 b) P! C: Z# i. O# nimport numpy as np
1 E' z2 F3 ]% b9 I' qimport matplotlib.pyplot as plt/ w, B; e0 A4 N# I2 d7 [0 y
import random
% y2 Y) X% l/ \0 u+ o1 U, c! a7 I5 m; i" h* n
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))  e0 B' J; W0 g6 e! s. j
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15' i9 w1 K8 c) c$ u. i5 Y8 U$ i2 v

$ f7 y6 x0 c( O) R3 g5 b1 nw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
/ ~" r9 d6 ?( X" @b = torch.tensor(0.,requires_grad=True); U$ t, H1 ^. a2 x( A" _; d

8 d/ l: o) e7 H) h& kepochs = 100
7 s* a$ Q2 T/ n7 [
) y" X4 c/ t! l, Rlosses = []& U3 n7 g8 v) w% z. n
for i in range(epochs):
( i0 ?/ c( p  D* n/ V0 X, y  y_pred = (x*w+b)    # 预测
2 Y0 ~% U: p% `- R  y_pred.reshape(-1)
: [9 Z+ t  V: [6 ~2 ~
# |3 |, I  o" Z1 G  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss2 ~- k! T5 ]. o# p6 h5 i2 F" T6 k
  losses.append(loss)/ Z5 [7 a1 R, ^; q' C
  
, w! |' b" q1 H$ X7 K, H  loss.backward() # autograd% Q* X+ S" v: m7 p1 z
  with torch.no_grad():7 d' ?; g! {( C+ _& Q; y/ ~
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w0 \* s9 C) y3 p! E
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
  G1 C4 x/ q8 J: W  w.grad.zero_()  
9 s! h* U; A$ G7 s* B  b.grad.zero_()2 T. ]0 _6 V( x: N# F6 q( B- L0 K9 T

6 l7 w5 ~, |1 {5 H% dprint(w.item(),b.item()) #结果
( R7 G# A: q- f4 B1 c0 s5 O5 }5 N% j4 }1 \
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
2 i- Z& S4 _+ p" `) Y----------------------------------------------
  [5 x# m% L* p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。
; Y$ k' W# t4 j. {. s. R高手们帮看看是神马原因？
7 A0 o; ~- p4 y
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
0 a1 L; B! ]) e) S. i- S. X, L1 n7 K/ v8 i3 }8 g3 I" s. s) ~
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？
  B" S; B. H8 L-------" _, a8 s' z  e! @
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。
8 H7 g: M6 f) B' N. F-------$ M4 U0 @2 y& e  `% V
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( O7 D4 E: e8 k/ ~2 n: x5 b
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？
/ v* Y2 _! {* w% p: M$ ^-------- b) u/ z* @- e+ C8 i8 A$ U( B
不好意思， ...

4 q5 F, O$ X4 G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 E7 m6 z$ o. d; G
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 % G, g1 K' J5 y/ p
雷达 发表于 2023-2-14 21:526 V8 S9 C) t4 O: z; v: |7 J/ g3 Y
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 g/ f% L3 ]; |% g: O  L
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 ...
, m# n" F$ ]' i: t% Z2 O8 D9 K
2 w5 y! d- l% u" B* I* C: H* S
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。
& k1 q* {. E9 k/ D; q  a3 D1 z9 S$ C3 d, P0 R9 u
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
. t5 P' }) N% ^6 ]0 Z  |' G9 [- a* @
老福 发表于 2023-2-14 22:00
" \" y8 K5 Q+ s9 W4 Q* Y6 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。
& z1 z; M' T7 r2 O3 M3 a; ~( h' Y7 T, B, d7 ?, W/ j0 [' W* ]: }
或者把b但的起点改为1试试。 ...

% L, `4 w; }. {  m3 T1 n  i& `7 \4 q5 ~" ~4 T
你是对的。
3 @8 Q# f4 _3 u5 [* `# Y3 t去掉了随机部分9 @  }# L8 p0 J
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)3 B, A3 k: c0 o# g- Z- Y& T  [
y = (x*27+15).reshape(-1)* k2 g0 b1 o! N4 C4 p( k5 V" A
) W% p: }9 K: H/ O* ?
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了: g4 O8 p6 y" L& _
w , b
3 k% _$ n# l1 y# y/ B27.002620697021484 14.826167106628418/ ]5 o# K' C# s* h5 \# b
0 E7 C* k/ p) H, }- V! q( J% N4 L
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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