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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 ( L' \8 B5 g# U/ _* i5 z% H
( _- a& [* U, g. A5 V+ n3 l
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
: H. J- o6 \  V* ]3 }+ H0 VPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 t4 R. j* }; Q: x
----------------------------------------------
- S* z" ^' \+ X6 rimport torch+ a+ |* E( k8 E; k# B$ v' i
import numpy as np& b- I/ }) |# \8 M
import matplotlib.pyplot as plt6 U) X' A$ A$ A/ M3 K& K: ]
import random
+ \0 }* P$ @% \  M1 t0 e6 @3 u* R4 C* M
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
' N. Y4 F2 F1 k6 ^+ ay = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& c& Y% J3 e9 g4 M
6 t8 k" m# |! n* O. _3 T
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b7 D& h+ {' {& z  n6 f
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True). m7 d3 P9 W/ L9 g

/ E! ]1 l; N) J( P& fepochs = 100, t9 _! ]5 i; ~/ ^1 y

0 K% C9 R5 g3 Y, X8 F! xlosses = []/ z# A8 p% l6 ^  w
for i in range(epochs):
8 h+ M, g# v3 T$ r  y_pred = (x*w+b)    # 预测0 f6 ~& W* ]# S$ L% {9 u9 Q. V0 z
  y_pred.reshape(-1)& m; S3 T5 a. w% ]- X
4 U2 o: ]0 i0 L- V6 G( i
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
  f6 v# P: ]* n' a  losses.append(loss)# O: O% R) S$ L' P6 {
  
% p/ a* a$ r% L  loss.backward() # autograd: u: B/ e$ Q( ~# G: z: ~5 p  s
  with torch.no_grad():+ h% v+ F; {: E) j% I! K  ]
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w- O4 T* T* b9 ?, x5 n) o
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ( n7 T# ]1 l; P/ Z+ T. S
  w.grad.zero_()  
% t  J/ y8 r2 g  b.grad.zero_()
% ]& C3 n" Y8 ?% [1 P) K$ R0 t& |* t' z+ \( u6 B8 f8 u  ]
print(w.item(),b.item()) #结果8 X" l. N4 d* v
0 m. K* V( q2 |( t; N
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
' O( J- y1 m4 U" i. [! E$ }----------------------------------------------" _+ R3 J6 c# c, p1 D8 Y5 y
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。3 ^% T% p: }% q* k: A; o
高手们帮看看是神马原因？
! N) p  d* n2 R1 h8 {7 B, S/ E: v6 a
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 9 p+ r" i: O* t3 o: T  \+ e3 L/ j1 K
! k, p; y1 t6 |9 c
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？- a! w* y7 i; \; j: F4 W- v
-------
- T" ?" {7 g3 E) M/ E; r8 }- z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。
5 ]% T' G" ?8 ~) y" c, \$ ^& D-------
1 y6 ^% n8 }: I) U) f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
& z1 d: A0 s( M2 ?2 `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？% ]1 z0 ^  p& g) _! S1 l( u& Z
-------, k9 c; }2 J$ L! Y- N* g: M
不好意思， ...
( U! X- D9 [7 x4 }' }
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
" j% k4 j8 g* [' g+ D$ ?7 R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
" X* ]$ J" O% Y3 z8 T) p. i6 I
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
2 f1 p8 _; b3 u0 m' k6 }4 G谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。! Q+ n7 l$ Y* @! U: q/ ]8 v1 q7 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 ...

  {# h; n$ |: P5 i- W- ^) t! k+ z8 ^3 H! u; m' g+ y8 H- Y: }
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。
0 l6 j- |1 a. u
; X$ K8 g+ ?# k6 D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
, E( t/ `' ^& B
老福 发表于 2023-2-14 22:004 N1 m4 G3 M' P) e0 R
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 b# R! [4 P+ K# y1 O" j8 p. T3 N. z; v- V( m2 v- s* Y
或者把b但的起点改为1试试。 ...

5 w. ^8 D" n* O6 z% R" N7 }( i3 N( @, R3 l+ X2 f5 X, B
你是对的。
0 i0 J  N0 s4 l5 e# |& K去掉了随机部分0 d' O/ ^4 j2 z) [! {
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1), I+ i7 R2 p5 A; N: H; w3 N1 [3 ]: y
y = (x*27+15).reshape(-1)
4 Y) {% i/ q: v+ h! v: d# G# M7 F. R7 F% ^2 a
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
9 T2 w0 L/ A- E! a' i9 Rw , b/ b1 D" z% ^- r/ \2 \
27.002620697021484 14.826167106628418
- i- C$ X/ `$ ~8 [' c% S8 W5 s! `* z+ x  N' 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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