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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 , `6 T6 |% F2 U) m! O  [& P
) `' C( O5 ?( e" q* ]( f% u
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
* a1 p0 ]5 G! A4 APytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：) L7 m7 u, U/ a2 C) z, S, V
----------------------------------------------2 l7 R$ v0 C  s; L3 [
import torch
  v( D8 C( \$ D' Y% s2 G- Timport numpy as np. y2 A: r& l- a; w# v/ R8 y9 G
import matplotlib.pyplot as plt0 G. M8 K, z+ s
import random2 C3 u  e& s% `

3 e4 D) y% m- [$ vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))6 E; r: N0 g% N1 r4 R
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
0 }+ L$ Z, b) N6 @& Y( d' ~
0 L' ]/ I3 U* r- M, L& u5 {; E& \# Bw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
; x, n* [+ m: p1 C' db = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
# D! @  {8 |0 ~1 Y3 d# O0 N2 Q3 y- F8 x7 L4 [2 p
epochs = 100# c4 J7 \- J$ v/ d3 `( a' ]+ ^5 f# x3 O
1 w8 O& _2 H7 b4 V% N  G
losses = []1 r. Z5 ^% @9 s
for i in range(epochs):* \  C: B+ e# W! f9 ?/ v
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
1 h5 H. q( s7 C6 z  y_pred.reshape(-1)! ]- ^) D6 ~+ _5 Y: l' t6 `
. d8 ^# a; l+ \, g4 H- q2 U
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss" j& f8 z  _9 l) b
  losses.append(loss)
0 |5 k! Z* C7 X7 t  " \# ]" `3 ]* m. @6 I
  loss.backward() # autograd% @. K0 c9 i( u: Q
  with torch.no_grad():
: u8 d: }0 k. I$ w    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w' }4 H; i# H4 T/ N8 w2 N7 o
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
9 i# @1 B" T* i/ e" B2 C2 L  w.grad.zero_()  
' ?9 `  a  k7 C+ O! e* W  b.grad.zero_()+ I% K4 N# e+ p- }7 i% N

" @/ Q, ^8 d' Z+ x! vprint(w.item(),b.item()) #结果
0 s1 C3 _2 K* F8 `) }  m% r
; w& {, U# C' w" jOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
: e' P# L4 t2 R% N& l----------------------------------------------' |- T4 X! P# h
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。# M! a" }* ?& x( `  c, s
高手们帮看看是神马原因？4 s; [8 V6 y; x1 R8 O- @9 q
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 t& Q- |2 D% Z* t5 [6 p$ y
% Q+ P$ l3 q# ~" i4 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？
6 X. ^0 P2 x4 d3 a, F/ `  T  V-------/ K  |# y# r9 r7 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。
' Y7 w% ~3 ^; Z( k: `-------
0 f! N% \, x% n6 m  R$ W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
) s! ~( v) h5 i/ M' A' 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？
8 |$ W7 i6 a# x-------
* k" o1 c" e! M% }5 y# x不好意思， ...

% h8 \9 X+ v) |: a: [谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。: r+ J4 x3 i' e5 v9 X4 J9 Z$ 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
3 Q! a9 L: h2 ]: B4 F
雷达 发表于 2023-2-14 21:52; d+ B; E% M+ R
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。0 L5 g4 \! {( H) 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 ...

5 @# A; [( E; n4 o8 @
# I* h, J8 H4 A' 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。/ o+ O' v, ^5 @
5 j' y# G# w" {; B! I6 l. T
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
' s8 O3 ]6 y. ^3 C7 G0 y
老福 发表于 2023-2-14 22:00
; b; Q4 |% y. V3 I7 N5 ?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。
( h9 u" d* f+ P3 V% u9 r' w  S) A" F, }" K  z
或者把b但的起点改为1试试。 ...
6 |: a% a% |" c( v6 T. W+ X
# t0 ^1 W/ |, }+ X9 S, E. ?
你是对的。6 x- A/ ^* O- H9 T' x! O
去掉了随机部分
9 `+ y! E% c% t4 R" E/ f( I#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)* ?  t% z4 M  w& Q: }7 U; l' r
y = (x*27+15).reshape(-1)
/ _6 h( f) a& ?  ?+ V# y( W
) U# r/ N- o: T8 p1 w. m循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
" F$ l3 ~0 ~9 H  o; \, Ww , b
* L/ b# J( q2 L& Z. B6 m0 S27.002620697021484 14.8261671066284186 }* W' _3 b  [9 l
8 A. H  q0 K3 o1 T0 D- z* R3 t
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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