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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 ; P2 F/ P+ `' E; ^

. J1 T5 c1 V1 r" ~) H! `为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。" [& ?( `/ V3 Z2 {. p4 g
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. H% w" P6 F  a& a, e& Z! \* z# _7 L
----------------------------------------------- F! d% `" [' N. M. P5 K: S9 N
import torch# z" M7 k0 }  T  D( u! _5 o6 {
import numpy as np; l  L3 j! W3 q
import matplotlib.pyplot as plt
: H( N( _" ~1 J, n1 ?import random
! {2 k. y" T6 q2 f: V. o. p. `! e1 L: G+ E1 i' h
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))1 B# M6 m0 X0 p. }8 a) F
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15# P8 b3 H5 p/ Z  o2 G4 |
, f. \& K5 P: Q2 ]6 X4 Z. ?
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b; `4 n5 ]- J/ f; L! S3 R. U
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
) q1 x; w4 Q/ J- u: W% a6 E/ ^9 t& o8 N' x1 p# b, I: b
epochs = 100
% {3 w& E; s# P6 `. x+ O& b+ Q. O% ]9 K0 }8 E# @
losses = []; L/ \: ~* t- w
for i in range(epochs):
0 H* P  v1 Q6 _4 b1 m$ x  y_pred = (x*w+b)    # 预测" D' [8 Q% U5 v$ D
  y_pred.reshape(-1)
; V7 F! P' o% c% n 5 X" k+ T+ a' j6 W7 a$ ~8 c
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
7 k/ v" O8 p8 A9 J4 X  losses.append(loss)
; U9 y& Y" k( x7 T) a  
1 A7 n/ L8 P0 X% s  loss.backward() # autograd0 @( d4 l) c( ^' `2 b0 f3 O
  with torch.no_grad():
/ ]& d: g- S' B0 A9 E! X    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w; {* M  [3 q7 X7 ?
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 8 N6 d- Q  w, `
  w.grad.zero_()  " y7 z/ `2 K3 a) _
  b.grad.zero_()
; O+ H1 m' }+ w& i. c
) A' I; ]; s9 e  Lprint(w.item(),b.item()) #结果8 z9 t" e, ^4 s$ v
: w' [% W3 h) `" |9 I' u  H. F
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
9 E) J% [' E' w7 x; N4 g----------------------------------------------: _! Y9 Y0 g. c0 a
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。, g" G8 \; x+ ~+ u4 O2 ~
高手们帮看看是神马原因？
$ {8 N# z( |0 X+ y$ _- g; n( w& u: U5 c
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 5 Z5 N, u7 C6 a" `0 S3 H- e

3 l4 q& ~; _/ @' n6 x2 H- t, N4 |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？
  d6 x' G9 P: z' p) K, Y-------
' }' q+ P6 D7 R( q/ b6 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。9 s1 h9 H7 p# s( @6 h
-------8 @: d; v5 h: X# B* Y# u6 V8 I
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& G6 z' \0 g" o  o$ ?
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/ l/ V* }-------$ w0 n6 J( O0 w) L* X, L) S7 e( T
不好意思， ...

3 W' {0 m7 v. J/ c/ Y: a& n7 g+ U& o. V谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. E( i! V+ Z/ {4 G+ V
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
, I% A  f1 ^# B5 p
雷达 发表于 2023-2-14 21:52; N# C7 w0 a3 g8 o3 ^2 {; |2 v5 D$ i
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。% c5 i, Y+ U( E( o: E( f
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 ...
* c) ]8 H+ e2 n, k

' ^0 @9 D5 b$ C& D" o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。: z' J! n% g- p+ O7 Y. `6 r

* ?* O/ \; i( Q$ a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 + I2 V* R8 R: m
老福 发表于 2023-2-14 22:00
7 A  W0 k3 {3 M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。
% x. t  N3 h5 K! \8 [
+ p2 U- \3 E) k3 x) w( W0 c/ X" V" e. z或者把b但的起点改为1试试。 ...

7 Q+ l1 ?9 j) v1 e: _" k% h# ]) S- G$ N; E$ c: g) A+ R* P5 z
你是对的。
$ Q; C8 ?$ r/ J9 T% _. {去掉了随机部分
9 ^8 C3 L: X# f. a9 Q& h#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
8 j% ^' M# v1 x) m7 Q/ L0 ]y = (x*27+15).reshape(-1); k" [4 B  M/ _+ ^

3 ~- s3 F/ `0 N: I9 f8 D1 C循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了- Z" S! g9 `# Y  w* \
w , b* }- L- E9 ^! E: Q; U6 p
27.002620697021484 14.826167106628418
7 `0 H1 Z! ?" r0 v0 W9 w
8 b7 y5 T( g4 w8 O" u0 j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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