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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 7 }' r( E* E" R5 T5 w6 v) [1 B
4 P- Z& }6 O& {) S
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。; n8 Q* n% g/ K3 i# F
Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：5 ^: |* [4 }( r  T- c3 M6 d
----------------------------------------------
' s; F, ], B9 ]5 g- }import torch
  l4 v* o5 t( j+ g- Z6 a2 y3 Z5 t' ximport numpy as np
6 ^6 t, Y! s: i0 z9 {& [; |" Aimport matplotlib.pyplot as plt
4 U0 j; C( j3 limport random. K. z# e: D8 n
/ I, T+ g. I  B1 m* `
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1)). y" w" U8 ^: v; [, A$ D1 x
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=154 ]; `% B! w( u2 A* t

, T2 p* |: \) c7 t4 a1 N; |' A( ^w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
+ P- F3 v/ j" B! \1 Eb = torch.tensor(0.,requires_grad=True). b5 E7 M- E: E! e, k) q
( D0 G% l( u6 ]; Y3 b# f' _+ X4 G
epochs = 100
% U/ e& C  O9 n4 C8 p2 s  j3 R8 V& ~8 |/ S
losses = []
, b0 g5 S; s+ j7 Q( o7 \for i in range(epochs):# H2 K$ P+ L& l. K
  y_pred = (x*w+b)    # 预测* Y( }  S  o* ~0 E2 A9 T0 t, ?3 D5 P
  y_pred.reshape(-1)0 v) C5 l3 h0 Y3 ~

- A0 _# }& }: X" O8 N8 K  O3 H  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
" R" P' S* R  r: e: t  g" B* }  losses.append(loss)( [$ P, i4 w" [1 F1 i
  . e4 g& u$ y0 w8 {" a
  loss.backward() # autograd
1 T7 y1 L9 s7 t2 b4 }% Y6 P& C7 u9 z3 |  with torch.no_grad():5 H& n0 V2 p  n* S  v4 s
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
) K% J& x# F0 I2 m4 G) H' g    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
, e0 D7 @7 F" T% z( B, @- N, r  w.grad.zero_()  ( w5 o. ~, Q: f, E* ^6 }% g
  b.grad.zero_()) {1 H: Z, w5 `+ q0 s

4 Y. x% [# }1 N' i" B  m  fprint(w.item(),b.item()) #结果& [% ]# |% N; S/ e& j! u" V" b
2 d* d2 U7 I4 n$ m5 G
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
* e: `. o+ Y4 D, u/ ^6 |----------------------------------------------
' l/ c( V- f* s/ ?, o7 Y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。/ e' ?% L2 t9 ?
高手们帮看看是神马原因？
5 P' d# A4 P- ~7 \3 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
9 l: [# Z/ _, V. K; w8 M- s8 \1 J& K
- f- E( ?5 |* G6 L3 _6 ]2 ~$ f/ 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？6 A! `7 d; X  P% k2 W
-------
  X8 R' y" o. l) f4 D. 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。/ ^& R$ X+ p) L4 A
-------
$ d0 T9 d$ W2 [3 @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
: A- j8 O  ~) v" a4 ~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？
8 j# q0 `- F$ Q8 C* I# |' c5 F-------
4 g; ^( J$ X  z: j" S) q% r9 J不好意思， ...
* C! ]" D1 j4 P6 l% n8 U* F/ V
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; u: K& ]7 H0 c4 C3 r$ N# Q6 c; f3 p' a
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
  S. T0 }2 g* G. x9 P
雷达 发表于 2023-2-14 21:520 ~: s( h3 ?6 C+ f8 f
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。; [+ ~- A% b9 I  o# ^# 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 ...
2 o" ^! t4 n- [, f* x/ d! }1 w

& J9 Y, G* Q  w9 H# y5 K- r7 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。6 H% _; P% Z" g. X3 W7 S2 g( Z
) d: ~" h  L- \. i# g$ h- 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 ' Z% E2 R5 \4 L6 B8 `1 L! V
老福 发表于 2023-2-14 22:00, G5 b. a+ I: T7 K! J: U
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/ O7 Q: J! |: Y. R. o; K  m1 a4 Z4 G2 ^3 u
或者把b但的起点改为1试试。 ...

7 F- n; M! `  Q. g  d( t7 Q' t$ x* q
你是对的。
3 G" |* a' x; ^' x  m1 G去掉了随机部分( S8 o7 p. _! J1 Y* p, |
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)1 s! c5 U9 z( t6 C1 R5 Z. o
y = (x*27+15).reshape(-1)4 P0 A7 m" w# J; a

' C2 M: c% [$ }& _: C循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了4 R1 P) x/ C8 B$ J) L3 f3 ]) [
w , b: D7 ?" ?4 B6 U$ f) f
27.002620697021484 14.826167106628418
- r3 A: Y7 o& X6 G: E: Y% @" w* u3 w0 F2 v/ s; o! Z6 G
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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