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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
0 I9 P4 z7 B  G: n' E% |- a  k2 Q* g. ~. K
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。, A- x6 m' r* U
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
! l+ R  a3 S2 @2 Z% i----------------------------------------------
4 F, Q- O; ~" N$ U5 ]) A- V. [import torch' i9 y5 _( l7 w$ {
import numpy as np
3 Z& X) \) U4 |5 U. e7 T2 o! ~import matplotlib.pyplot as plt( M) v' a/ n+ [* T4 L- Q4 ^
import random
. P* x! \$ i  U/ c8 m9 l
# @& u/ M% z3 \# ^" D% y/ V% tx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)). i8 m- ?$ p: b$ q. _+ N8 C9 ~$ `
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
1 T- `8 w# E7 B4 l, `" I- h  |2 h  q' S
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b3 h. A, y7 F8 p' F  q0 _
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
" S8 }/ s" E6 K# Y8 n# b
5 {7 {( C! ?+ v- E% [1 W, {epochs = 100
/ e) ]8 C9 t  l" m
: w) l- X; U: H4 ~% elosses = []; M3 ~; Q0 C; o6 T: O
for i in range(epochs):
9 S" ]( C" o7 \  e3 H  o  y_pred = (x*w+b)    # 预测
0 f  c1 ^' g% r. v2 F; R  y_pred.reshape(-1)
- y* f2 D" P, Y* V. D& k- R7 _
5 X. T) \7 O- _% E( R  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
( z! t' e6 E  ^$ {8 H  f6 D  losses.append(loss)5 ~: o* l9 I5 R2 @9 P
  
5 P4 Y  S. ~4 U0 u  loss.backward() # autograd
1 J7 f0 |2 Q4 _; A5 T  with torch.no_grad():3 c) X) K3 @) V) f
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
& }, `3 l$ Q6 q5 y- s5 o) `, a4 p    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
0 [9 z/ h& F+ h. \. l0 G: ]2 Z  w.grad.zero_()  ( f8 h  U; X5 |/ V- x& V- n
  b.grad.zero_()
( ^9 s. L, E$ v; M
0 D. i& O% y& R) e! P8 Cprint(w.item(),b.item()) #结果0 t8 n$ i  |) t" K5 S& A0 o# L% {

; Y$ z  X( v' L# X1 C- z+ j! jOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656253 t  [5 a. O1 b: d: Q" n
----------------------------------------------5 d! `5 z1 C, a8 X0 ~
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。, i8 v2 x. D$ X$ w( g
高手们帮看看是神马原因？
- p* [; h' \% `; f  s9 H
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 6 J$ N1 c5 Y  ~3 l
* W. L! `9 n) l1 T  V2 b# j5 J
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 Y3 U/ l! u' f
-------
9 e5 |- g" z  U* P; W- J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。# \4 s" Z$ ]! }/ P' y- V
-------0 c) @8 X2 W* L
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
' g( e# k3 M. b) T5 X5 y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？4 C. ]' x6 [9 S+ [7 I
-------6 c  T. C; F* B$ D) L) s3 B; W
不好意思， ...

4 `) @2 c: f8 D# @/ J谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
* o& d0 b# z6 u" g+ a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 % e$ I+ j$ d6 b' \, j) o' u" I
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
& @2 W( r% p3 Y; H, Q* L+ q' l谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 P- n3 u/ h/ ?, G4 G9 h
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 ...

; l" |: ]% _( q5 g5 K) v+ q
  T/ J% e! }  q. `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 [, I5 S" w( N5 w
; R. D; L# H# K3 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
8 f' |  K, }! {2 u; {8 r! A0 _7 f
老福 发表于 2023-2-14 22:00
( H5 z/ L, @7 I" B/ V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 Y# C, p# [  p! }4 N8 G

6 Q; T* L+ C, l/ \+ {* Z或者把b但的起点改为1试试。 ...
# N& ~: G7 t# Z/ Z' H! P( G% I

6 w1 r, m% u! y: o你是对的。
  Z  O  y9 N' q/ I  ]/ r* A* }5 D去掉了随机部分
' Q$ V; @  `. b/ m! ]#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
8 ?/ V! r* s+ D0 G8 Ry = (x*27+15).reshape(-1)
+ S0 f6 ?! d3 x" \5 f
, Z4 b( r. p& C8 V+ K" x; `; t4 X8 Q循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
- a9 S7 [+ v5 r( I6 U5 kw , b
& D6 a6 _9 t- }; j1 b3 d% `27.002620697021484 14.826167106628418/ W1 z" S9 P9 \) N! Q9 f

: ~- l* Q; r& t9 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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