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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 U( D" J+ c6 s# x% `+ k

, ^; w- Q  N* V+ M$ r为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。' N9 ^: e2 _9 j' w( w/ v7 o* l' K
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
/ y6 l! F, y  k  t; l" p5 `- H/ [----------------------------------------------
' ]6 V/ D0 A$ L& ], a6 [4 nimport torch/ L5 U/ w1 k  M" g
import numpy as np8 w( v4 v+ P" K  |, P
import matplotlib.pyplot as plt6 ^" ]8 }! G  N: c. W4 {
import random
; h+ Q/ @' V+ g+ b% V& f5 `5 v: G8 u3 ]7 L( m+ L
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))* |1 Y! f- n" j& U* e
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
$ X" b% Z1 y3 f, L6 f
, m$ K2 _) p% Mw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b5 E) E5 l( a) r0 Y6 r2 y+ _
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
# q' N% b- b; ~+ \/ O5 P
9 b( r1 m4 E5 [: K6 L# s# r6 Eepochs = 100# ]- e( W! i9 \& K  r
- S: i. U: Q  b  h4 N2 P* a7 X
losses = []( {# t/ I& U1 {8 S' P  }( ~6 j
for i in range(epochs):
" r4 L- w& O* w% J( y4 O+ O  y_pred = (x*w+b)    # 预测, [5 N  |2 o3 a% `
  y_pred.reshape(-1)
0 I: {5 C3 r' V- p( `3 t % i. _2 R, Q, A  k
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
, b) p2 @: a% A  losses.append(loss)1 q- N/ m- B6 u
  
! K7 c9 ?% G3 L/ e5 }& P  loss.backward() # autograd
5 C8 G) ]2 l4 _) \) V$ e3 A  with torch.no_grad():7 V+ a+ F6 @$ f! T
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w4 {7 w" {* D2 T, x1 i
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
0 _2 V) ^5 C! j2 O" b- R  w.grad.zero_()  
. j  l2 f0 ~* \- D7 L  b.grad.zero_()
" c0 Y& m# }; u& g2 p& ]7 R1 l2 F
# A# z9 Y7 Q! K' o. v3 wprint(w.item(),b.item()) #结果0 I2 ?# t' v0 \7 ?5 I, G' R0 ]
+ N2 \3 s5 }. `
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625- T- y4 ^+ j/ H7 {& |
----------------------------------------------0 c3 [* F8 G, Y7 f0 c
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。
4 N" [4 e. F9 j1 S! L6 M9 R高手们帮看看是神马原因？
& J. T6 ^2 _% I8 r3 H' d
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 R3 }8 L) t. \2 d

, B, ]- t. y7 [1 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？! F4 Q- f& P& B' P
-------' J9 R+ W% @" u  _
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。
( F/ V4 x9 |9 N-------
: y. y8 K  r7 d# c7 X% h8 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" F- o% n( H! ?1 G& y# 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？! [* Y! r+ e( e% r2 I* L+ v
-------, C5 @: E& a& x- ^! p8 W
不好意思， ...

! r9 f' H4 a! W8 ]谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。" e3 A0 D. d1 w5 G/ b# 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: J% f. A/ d* r
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
& [; P  a1 z+ B/ D" y9 x5 [3 n谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; \  k* }7 u( E  Z( @3 j
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 ...
$ j$ F3 `' Q& F$ e

, _. f( {8 Q4 ~; p5 P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。
( S+ j) Y! V  s6 d# g2 V7 A
% N, `/ w2 q9 K5 w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
+ L$ g. Z: n3 r2 u0 v0 J7 G7 Z
老福 发表于 2023-2-14 22:00
, A: @6 e2 T2 |9 g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。( \" f1 G" Z: V/ F. l3 s; e

8 l0 B! R5 j- R7 K6 t" g9 x7 L! I或者把b但的起点改为1试试。 ...

5 P$ d8 L# S- s0 n3 I2 W! K* O6 }# c' ~9 D( t( L
你是对的。. ]4 l5 `+ V% z
去掉了随机部分; W# D! E1 E2 t; ]/ a6 @: b, [
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)9 E" b& M$ ]/ w- I( g6 v& h
y = (x*27+15).reshape(-1)
, g$ j1 ?, E! C4 V9 F- ]) R
3 \4 d6 r5 E  v9 d循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
1 a  z- J8 T0 ~9 @' Z8 Dw , b
/ G; U: _' m+ Q  J: T27.002620697021484 14.826167106628418
# G6 p) }2 e9 f1 _5 u8 ?0 l2 n
+ m- p  h% d, Q4 O8 A5 F1 ]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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