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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 8 P6 a; |2 R- g) E1 K
9 q' B: S, c  v! _+ M6 e( D
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
! y8 F1 D" Z) a" E' m1 TPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：% L/ j4 K$ }' f' I0 Y: A0 ~( ?
----------------------------------------------
  T$ {" y( U' f) Mimport torch6 {9 [1 D  X: }) H
import numpy as np3 [. ^: I$ c/ l# G8 ~
import matplotlib.pyplot as plt
1 ]) t3 X7 @8 E$ A1 G2 yimport random
0 U$ r6 |* |1 m, V: d$ I1 |$ W- b, T
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
9 C  d. z* C9 B, s$ U: h/ T6 ]y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15( ?9 l# l6 `' U5 G
/ x5 G/ \1 i  f5 D
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
; Q( J' c6 ?0 H( db = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
" i* l5 w' O4 A2 v
% X1 c- {' z# Y" y4 R' K  ]epochs = 1004 x- l4 r) p# i2 ~, ?5 ^3 }! {$ K
' w. C! Z8 D. A6 [6 I" H4 u
losses = []
7 i' R$ x' t' pfor i in range(epochs):
7 v3 F5 @5 v- |7 [) I' j2 b: q  y_pred = (x*w+b)    # 预测
2 h+ t/ ~+ @7 n5 ]4 l1 Y( h$ e. D  y_pred.reshape(-1)$ ~$ r" X7 ~+ K- c. \9 t( K  B

0 M/ Q: v% w2 t- P/ e% _  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss+ e* I8 {# v6 G7 Y( a
  losses.append(loss)+ u- |9 g: C% }7 K
  
: y: F' k  d9 k0 L/ c  loss.backward() # autograd' h: k& O. _8 X6 n0 H1 B4 [+ ^( d
  with torch.no_grad():# u& r/ ~9 l8 c' B( j" \
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w1 c$ B: k% }# H7 o
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
' M1 a- q" K0 h; c  w.grad.zero_()  
4 F) X( h$ j0 ?% X6 x( G% q5 }/ R: Y  b.grad.zero_()3 }, g. |$ k$ G3 O: U
) F! @6 o: r+ b* G" y
print(w.item(),b.item()) #结果# F) W, r$ R4 _/ E- S) s; G

) N# B) C$ r. y9 Q9 kOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
$ h/ ~: Q- P' e/ K' H----------------------------------------------
2 H* \5 s% n: F; O" Z) H, 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。
0 ]' v2 b( N5 I3 x8 l3 O% }. L高手们帮看看是神马原因？7 c7 P2 V3 p2 X& f. j
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 E: {+ R( T+ V/ r9 y* X( Z+ g

6 R% c5 R1 h0 {( F# n* |4 w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？
% n% a" J9 E5 ?1 y; b& m4 i6 W-------
0 X! \' _, j* X3 Y- 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。; `: j7 N) f5 z- w0 V
-------
  p9 z3 B( i( Z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 g9 a6 _- l- U: ]6 M; H
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( m, M2 n+ d! z, o6 O-------
4 B5 G' D, H  U2 Z不好意思， ...

+ n; ?  t. }3 y谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% L+ D3 b# h- w* p; g9 i$ [
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
9 p  B. p! W' F3 ~8 |; u1 q9 }' D1 L
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
6 U  h& ~4 K& ~, j+ I1 [: e谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
8 X1 m# x& L9 Q, u0 Q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 ...
( `: _- B. V3 |! E# ]

" o; g3 ^8 T8 @2 e1 Z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。8 k2 S7 v$ [8 I( N6 R1 C
2 m& N3 M% C$ Z
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 # B. z- W' _7 \9 Y; t# Y
老福 发表于 2023-2-14 22:004 H0 S# a5 E; ?' L: 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。' A# I: _1 `5 I2 _6 v( N0 v

0 V$ ]1 s8 t. b3 U# ]# c% M或者把b但的起点改为1试试。 ...
. X  u  I6 @6 {+ Q  T  \  E/ I; y

2 b; v# n3 s" h) F. a( o你是对的。) v, e  f: e+ E7 t* X: y3 `" O, x
去掉了随机部分' f5 q3 u: W  D9 z
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)' b  y" k# J9 o! t, G6 m5 \! q
y = (x*27+15).reshape(-1)
* i. q2 D! \) W( V! S7 _8 {: i6 f" I4 o& v; k8 a/ _
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
2 U( p6 _2 ~7 P" U% n6 \w , b1 P7 x) O: I: f6 I; @3 S
27.002620697021484 14.826167106628418( [0 Z/ o( K& ~! R

; x3 z5 c) G! H5 ~6 U2 T+ 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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