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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
+ q- I1 {" L2 w- t" g6 j
0 M( }3 i9 _( h5 K; F为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
% f5 C* c, }! g6 }Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
# m6 O  u0 ~" \4 p; m----------------------------------------------
; D$ i, H$ K7 ?import torch
: V0 K* h* b$ X5 Y. vimport numpy as np
0 q+ u! I  x* ?3 x# Bimport matplotlib.pyplot as plt
+ G* w3 Y+ J; c$ k; Q) u1 @2 Pimport random
9 J; i" ?4 v# Y# M: f/ ~
# E% A2 |+ s% |) a% M) Q) qx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
! a7 _$ E! s1 j1 t0 s/ ty = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15+ L$ J* {/ h: U: Q

9 J0 N2 j! O* L% U8 ?w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
& m2 _2 e! Y0 W4 yb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)% k4 _. c: Z$ Q( Z
; k3 s" h9 p4 S7 m
epochs = 100
5 S0 q6 h3 x- B1 @; @6 h% @; e( p  M+ \5 D/ {  @4 L  F2 M5 i
losses = []
. ]/ ]2 }0 H! \4 o' c% vfor i in range(epochs):( r& S) T! x  X% }8 N0 t* Y
  y_pred = (x*w+b)    # 预测: {: }+ w+ }7 S2 q# K/ p# W3 R( a
  y_pred.reshape(-1), I7 a7 m" M, P9 Q3 U

+ s5 Y& Q2 ^* F  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
) c8 F6 k6 N- I, {4 z+ S/ v8 ~  losses.append(loss)
: d! ~& q) c: f- p  
  z  n4 s2 s, w/ A  loss.backward() # autograd
: T( T+ h3 B) @% Q* ~  b& X  with torch.no_grad():5 Z8 m+ M* u; ?/ V) i
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
4 ~4 V& [5 d/ H2 B0 ^    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
0 z: l3 F! ^7 |+ h3 u' V" s6 t' ?  w.grad.zero_()  - U2 @7 C3 T, D) A6 t
  b.grad.zero_()' l3 ~, T% I6 ?" |1 a
3 i7 R' R9 P4 N( s2 S  u9 u; m) Y
print(w.item(),b.item()) #结果
: T% d7 |4 N. V/ o  ~% w/ f; v# P: G) u: |# X3 i8 ?/ v  N
Output： 27.26387596130371  0.49745178222656253 p' ?7 @  P0 O' j
----------------------------------------------
$ t! W8 Q& Q8 n7 Q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。
: d3 z$ j$ O  I. D高手们帮看看是神马原因？
: n1 d8 Q9 F0 `( ?0 e
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 Q9 f' B. ?( S* l; ]0 s2 R" Q9 \7 \$ F% A) b+ d( P
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？
9 {7 {5 w  @+ }+ p& i-------
$ |. p$ y, @: b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。
" t: v. x# \, R& d/ w3 P' @) ~. ?-------, j- s& s& o5 F; c1 N
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 U: x; u# g- P% D! 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？
9 {" Q# l& o8 K) b6 C-------
" L3 S6 n& s, m) A+ U不好意思， ...

; ]! I! q6 D5 v( h% M谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。+ l- b& P9 j( V, m& J2 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 1 N  F5 i( Y* W
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
# ^  x0 f- {4 Q& u谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。, c( M/ \9 H2 H% w! B9 C
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 ...

# I  g3 i% ~6 Y( g1 I- u& y- ~; Z: C( \0 }; G' z3 z) d% A# j5 P0 I
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。6 Z8 f# u$ z! ~, F  C+ Q% ]1 ^
. T6 d3 N$ z: g
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
3 c; ]& C& F4 i) q% H
老福 发表于 2023-2-14 22:00
* B+ p9 G: x6 q0 c# 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。8 h5 g( K( h6 g

! a; g+ h$ u# p. H或者把b但的起点改为1试试。 ...
( {/ D( u( n& y
5 v; E. ^5 h: _& E
你是对的。$ }% W2 j6 a% g9 f0 C+ ]/ g
去掉了随机部分4 \# F' z9 C. N2 K9 S
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)" Z: l. N' f7 T  n
y = (x*27+15).reshape(-1)
: X) ?7 C: _- N* D" z7 O7 k% |6 }- a' w* t0 R: d: Q! G
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
$ R7 w6 i) c7 h& K* J$ v1 H% V! Fw , b
8 ]: |8 ~- _. b! H( b27.002620697021484 14.826167106628418
5 {3 D- M" W  Y$ T
1 k, j4 W+ s+ H, E  X0 h9 c+ ^% O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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