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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
* j2 r4 w! {) a! I; Y9 [/ M4 K; T' z, f3 b
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
4 m3 H/ |! m* ]9 W; x" ZPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：# `! a1 Y7 a1 Z) T6 a1 `7 v3 f7 y
----------------------------------------------; |. w4 {# X4 q! n% _( O: {
import torch
) p& _/ B# m  h. ?1 Y- @import numpy as np
! I  w% s, Y3 A2 V2 Oimport matplotlib.pyplot as plt% }& _5 n' ^4 [
import random
. I6 x$ }. X4 Y# l' z7 D8 E8 r' d/ A& E# o% H
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" L5 k3 X) T5 M4 |
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=151 p# k% u' |% [4 W4 c% B  ]

, O! s( u4 K+ i- d7 y0 aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b; C; f! ]9 m1 ]* A& b: x& M$ x. w7 ^
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
2 l4 E/ Y' t1 Y/ s4 W) j  T4 E( x6 q3 ]* J3 u
epochs = 100
& M( X! {+ S" Z% o! D/ ~; a- b4 U3 O, n) v
losses = []% J: i4 `! \7 H) e
for i in range(epochs):0 W* T4 M+ Y& z5 S
  y_pred = (x*w+b)    # 预测
% D4 l. @5 J2 _4 \  y_pred.reshape(-1)$ |$ O. \4 h2 z! {( L2 b

5 t. b- |+ B( N( M/ W/ T( ]9 O  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss6 j; w7 ]) d. I/ w1 \4 K$ d- ~
  losses.append(loss)
8 P! E5 T- |0 ~1 s+ o# A  
/ d; L6 T! `5 ^5 B0 ?3 k5 R2 m# N  loss.backward() # autograd/ ?6 T: I* N4 D$ ], C
  with torch.no_grad():8 R# m! U2 ^) S' h8 j) M" p- R; ^
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
; k4 L8 U2 e, u    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
+ _  b$ N% y2 O! b% |  w.grad.zero_()  7 Z6 |) R. Y' T
  b.grad.zero_(): w7 _- R5 [: b) l: w+ j) r
& ~; ]: N6 d) T0 ~4 [% J+ g7 T
print(w.item(),b.item()) #结果
1 m8 r( D5 Q1 P
' c( x( V3 e# n1 `8 s$ n! A0 SOutput： 27.26387596130371  0.49745178222656259 g: z! A- \" D1 a8 S5 _& h
----------------------------------------------
% [6 z6 v$ D. F2 Z- r; q& l4 _! j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。9 v3 E3 A0 F6 V) ^5 X  `+ H
高手们帮看看是神马原因？
  ?. z; w. @- j2 R. T, r
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 . ~& H1 o4 n2 }( V: L

+ E1 t  q9 g. G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？
3 Z" n; E, ^% g, a5 j-------
2 `' L" Q  J- b- d" e0 ~3 n  s  @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  d) |5 E, \. h; M0 O
-------$ n* K" A% J  j) m" w& `3 @% M4 |( t: 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, C$ R  X* |- f8 S: [% `
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？
) p# |7 t4 b: u6 d1 [7 t-------  g  a: Z0 ~7 R/ v2 U
不好意思， ...
2 L, G* R6 M0 J4 u/ v
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
( p0 H- q3 S2 D$ i- X9 g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
, o9 i5 H- U  N# _* m; |, u0 Z
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
" R' |$ C& m; A# a5 b) H! u: ]* d% U谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。$ p' g- C' S; S1 h0 r: @
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 ...
+ t: t2 ^" |+ S, F' s

, Q8 v7 g! Y3 `! }4 z- K# c  B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。  V  T  ~  [9 S0 }+ {( l
7 _% |+ Z7 {  B0 L" 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 9 I9 A7 m' ]' ?; \2 S
老福 发表于 2023-2-14 22:00" F2 h) i% {* X- Y9 [
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。
; F7 E$ H9 W5 ~7 W2 ?; U9 n# |) t: d8 H( d5 E: u0 e
或者把b但的起点改为1试试。 ...
: s2 j+ V3 o% Y9 m4 D1 V. {

/ J) A* m1 s# |/ O$ [' R4 g1 g2 _* `你是对的。* G- F4 z( o4 F' c1 j
去掉了随机部分
7 F$ K) o- `, [9 n#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)9 ^" N- v8 s' H2 Q* l" a/ Q4 _
y = (x*27+15).reshape(-1)
: s- Z" N& o# t% O
+ ^" R: L/ d, }4 Q8 L循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
+ p, l; _) e; n2 v& l( N0 Pw , b' A/ x6 w: O9 M( a  E0 u- n! N
27.002620697021484 14.826167106628418
7 m, F' O+ s/ B9 ~- W
" x9 s5 L$ W, D1 Z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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