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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
  ]% h0 |( s% M' ^1 \) I1 K- ]2 H! w6 }& u
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。" C  z& y3 o" A. k# s4 q3 [% ~
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：2 u6 |( Q9 W5 y6 X: B1 `3 P
----------------------------------------------6 `5 w' b0 q7 Q& o5 Z! g2 j& B
import torch4 c) M3 r1 q5 N, Y
import numpy as np
* s$ E9 \  x; Fimport matplotlib.pyplot as plt# _; L9 I( g/ ]% L  e6 _
import random
# b" H5 v# ^$ _1 B+ ]9 I
  c! K5 r& c2 f. `' G) B. i0 kx = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
8 `2 g! B9 G; U0 R7 c* @9 Ny = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
5 M$ U  B$ V! ^* d: t) M. Z
. B9 J( x( N, ^9 B& rw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b' i0 l7 Y( Z, o9 l+ }2 x/ Z
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)1 `4 {' \6 O# e2 l

- [4 J9 D1 t! C" z9 Mepochs = 100
) @7 T( l7 Q1 g" k* G2 T3 `: r: \" [7 w( m! o5 _
losses = []0 n; v/ w9 M+ t# ?& m
for i in range(epochs):
  c. T; ?+ V7 k- t; {  y_pred = (x*w+b)    # 预测
9 H% o2 o6 ?: @6 i# Z" k  y_pred.reshape(-1): I; E4 Z* z. d4 D, k0 e9 S
! b5 Q4 [- [) O# z% p1 T  G1 O: o
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss( n5 B; O  A6 H6 x- a/ z
  losses.append(loss)( [% j$ y2 d* {; L1 ^; V
  
3 [" k7 _; g* U0 t6 E  loss.backward() # autograd. k8 F$ `5 Y  q' ~% e* m/ U' M2 w& R
  with torch.no_grad():
8 Q  G1 \) D0 z5 e  r3 l4 s- W- B    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w! g' Q' W* E6 y. z, a5 X
    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 0 c2 O/ }' n- u2 o, y- v5 M, {* D
  w.grad.zero_()  
. q* y! ]" E/ O" G( S  b.grad.zero_()- V1 ]" c9 I1 k5 N" z# o

1 |/ [1 z* ~* F* bprint(w.item(),b.item()) #结果8 c- M; y  U% h3 m

* l2 G0 ^/ S& n4 @2 @8 eOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656252 U) B5 @1 X3 m/ t
----------------------------------------------8 ^. V# D6 u" Z+ G' V
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。, D. D7 A3 F$ l& L- b5 Z
高手们帮看看是神马原因？
6 z: F: L' g; T7 {7 a7 b& b* f
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
1 y. {9 ?8 m9 W  s4 ~' R7 V$ p* Y3 e
+ V0 o5 x" y' F4 [0 ?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？) E2 j1 [8 U6 ~. }( D- h
-------' I/ ^! I2 ]( G8 b' o5 e, _
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。
* v! {& A" z/ n/ V% {-------
, l% z/ E: E. i- G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
' `: M. U6 ?3 J. ?5 S# D6 \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？' X& X% b3 p7 [! C! |0 e) a
-------
% A* O6 O6 K( M8 p; v! m不好意思， ...

5 d' P' G$ k& L4 _9 |! R谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
: j5 L4 |4 I+ u& |9 A: |7 ]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 % A/ A/ {1 V% V7 B, a
雷达 发表于 2023-2-14 21:525 C/ e: v" b- O1 [# x
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
1 J! H/ R4 W0 a! m' v) E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 ...
9 d: k5 ~/ ^* ^& o/ S2 p; V

: K! X" a# V9 s. ]3 c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 \& T9 x+ d% G  c
* {% c4 C7 J% v% k
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" H& [# `$ e$ J
老福 发表于 2023-2-14 22:00
$ S8 l5 N, T5 b% B! e+ A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。
9 m) [) _2 B/ H3 T4 E; s; ?
- ^& ^+ x* Z, G7 x或者把b但的起点改为1试试。 ...
4 [6 C8 T' ?# F+ N/ o" p

( p' l' O# k( A, n, Z你是对的。
% i9 O5 ~3 u+ h3 M: F5 j去掉了随机部分
5 u6 M+ f( G* }6 y5 }#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
5 i  h' T( i& H% h0 s/ Ty = (x*27+15).reshape(-1)
! r$ {/ L2 H6 d0 ]. g" n3 ?
, y+ P) Y0 J8 t% k! O1 n7 l2 ]+ ~循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
+ ]. i( J0 i; z. U% _$ l  Ew , b9 z' S3 S2 @8 i
27.002620697021484 14.826167106628418( b  ~7 _. `8 x/ G. T( }
$ w9 [& I/ a, u% S
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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