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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 ' j3 l& r% \3 Q5 q4 k
8 q0 p3 `  S5 c2 A6 |! R6 d% X' {; F
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。$ |- G/ C- ^  I! O
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
* u: t5 P, O4 H7 P3 H----------------------------------------------
; z" u* K! K  ^' [0 Y- Simport torch5 J5 k, v. `( a) s) G3 v, G
import numpy as np
: J5 y. T" D2 U% _1 z9 {- ^, Simport matplotlib.pyplot as plt
1 ~4 u8 t" k# d6 g& V" eimport random2 Q# G& J: l( o
3 G) d% t# G. j: a
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) c  i7 A6 {1 |% y, u( g
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15- |: v/ W: _5 d
) l3 D" L& g! e+ \/ D' O
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b# `. G- c2 u. c
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)" N! j" f) g5 G& B1 |+ u0 e0 @

' A# T" G' _* A$ z) p( P4 }epochs = 100
' D! Y' _$ l& c! p; V- \. j! q5 x, m. L. ]
losses = []
8 h/ b  {& ]9 efor i in range(epochs):
$ O* i- M7 g/ v2 Z  y_pred = (x*w+b)    # 预测
! X6 `; ~& G5 z4 K  y_pred.reshape(-1)  Q' U8 [+ x; a% ]
% ]6 V) [; K: B8 l/ R
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss* K' o- t$ M5 e
  losses.append(loss)
* G- h7 O6 \+ P* |7 C) G/ |  . y+ r  |5 a* r/ w
  loss.backward() # autograd, B( u# `( O% }: K7 Q( x- H4 k  K
  with torch.no_grad():! v# w+ T8 \4 `" Q) W; l
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
% ~$ @: Z3 O1 u5 S9 d4 q; @8 q% z    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b / j% U$ F" k( {1 \# f
  w.grad.zero_()  
8 h( ^; Y9 p' b& }  B  b.grad.zero_()
3 f- j# S# u; S* e( n
7 F+ e9 S3 w7 P4 @  j4 Eprint(w.item(),b.item()) #结果
0 b& |+ p& k- L; s, N& u* i8 a. d5 x
% X4 Y4 G& k( Q( w; _' K( ?4 pOutput： 27.26387596130371  0.4974517822265625
) P2 K+ @5 ?! I/ ~9 c% w----------------------------------------------- h/ g  {" ]6 _& j$ r
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。
6 S1 K9 j' `* }6 d; I高手们帮看看是神马原因？
; j9 \+ s$ d: _" K1 V: j) M* }
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
" q8 x4 M& M& e# f4 Q( \# S. k& V2 X8 j' `3 ?* J" n" Q
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？* C7 r: \( E/ @* P1 k
-------
; S: z' A$ E7 B* P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。* c4 D8 c3 m1 {9 i0 A; c
-------
% j7 x: X2 n2 s( G7 e: r( o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
6 ?9 R" |* |( e! j$ Z$ a: 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？
( f$ c5 D" x- B( s# N9 X-------/ ]; {8 S! L( d& o$ M. w
不好意思， ...
- ]' p4 g- Q4 M. V. _
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。. n8 F& K( [+ D
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 I. o  A6 ]7 y3 Q6 ]
雷达 发表于 2023-2-14 21:523 c& ^/ a+ K9 n( H
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 G2 z+ L$ T" c" w% q: F( N
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 J; U% y  g( M  e, D! M

: [7 y/ n( Z7 l: z) 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。" r" |, ~, E$ u) k$ W0 @, C

! h- Z6 v% n; T: V4 a+ u) B: M6 U/ O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 . F& U* I- @& W* ?1 w
老福 发表于 2023-2-14 22:004 J. `- {) {* T7 ~+ }) l, 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。
' D$ G8 f) p+ ?  ]+ J- g8 n
% R: R, I% b. V; Q或者把b但的起点改为1试试。 ...
2 Q1 {6 p. p8 S; c( q, {! U

, A* [( c" s+ R+ s& K& ^1 l你是对的。7 R6 m/ ~9 m2 W( }# N
去掉了随机部分3 g1 y) ?$ Q7 o/ {+ ^) Z8 b: T
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
, U+ |4 k# o$ R, ~0 M( a# jy = (x*27+15).reshape(-1)
! ^( @" H3 p1 \2 Z+ I: r+ h6 I# C% U+ O, e
循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
1 p4 |) T8 R7 X1 ww , b
$ e7 y9 x1 }( L# n4 ]3 Z. z& r27.002620697021484 14.8261671066284186 E; Q! n4 p0 f' n8 L1 A
0 o# e# T& V' 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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