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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
2 E. {! J- S1 ~& e/ r) n* E+ S' _* R  z. f" P
为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
! x( }7 C9 \0 U* n/ D! LPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：. g6 o: @  g# k; q0 ]. X
----------------------------------------------9 p  J" t7 z9 \. Y/ ~5 z
import torch. q: {. a+ H4 E4 f9 d9 F, O# _) k
import numpy as np
' k  \% d! j. {2 C3 d  Gimport matplotlib.pyplot as plt. G( o3 \+ f8 d8 S9 j) Z( R0 t
import random
/ C) [0 {* z. v/ N, ?' E0 n8 A9 e8 }. P0 T& c2 z6 @6 g
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
, e- H& y* D- _& l) }/ ?  ^y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
/ j, F. [6 H) I! |& a# X
$ R2 a7 e' y+ U( f7 I4 I# Ww = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b) L- b! W; a. Q' `
b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
' t8 ~1 e$ F' k. |2 D5 _8 P/ u! E7 N& y1 Q5 E7 A+ k
epochs = 1004 e4 Y$ u' v2 \. Z- ]# ~/ u
+ d0 Z& x, O& j# E. c- U
losses = []
4 P+ Y% i/ d1 L7 ~& dfor i in range(epochs):4 c  y6 ~. k# f- {2 Y: L
  y_pred = (x*w+b)    # 预测" I: r: n* J, @! n
  y_pred.reshape(-1)
' y4 S, O( X9 m% y ' n( X6 X( O0 D% M7 e' z, Q
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
) ]0 C' p( P$ k: C3 y6 r& w5 `6 @! O  losses.append(loss)
' |* s+ ?8 m- O+ o  ! d( W% f. b" ?& a9 w
  loss.backward() # autograd
5 `' i# t& A$ T  y  with torch.no_grad():
: ^5 T  ]9 G! u7 i( \1 R5 o4 ~. F: ?    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
. h: R- T- P0 Z% S/ W    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
+ _1 @( q3 A$ e" l  w.grad.zero_()  , i$ t2 X6 N$ |6 T! v' A
  b.grad.zero_()
2 Q, v9 U& S0 `, @6 K  H9 h. d8 K0 V/ z5 t, @' @& W
print(w.item(),b.item()) #结果
/ z) T$ i( R# J, _9 A* [) s+ m' j1 F
Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
. M5 Y' m9 ^; W( _! r4 L----------------------------------------------
; x: k7 U7 F! [- ?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 ?5 l( @. M# ]( Z
高手们帮看看是神马原因？
9 p/ q8 u) x+ t. a# s6 T
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 + Y0 B2 Y$ D# {' O" ?, ~1 M

0 ^0 q3 Z" m6 @3 m8 |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？; s4 j/ L7 U1 c- b/ D
-------4 E" p! p: S7 I1 ^' G8 Q7 [1 M
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。
; m  H& u0 K2 R' `/ U, l-------
9 }: U* S+ h, M. u# c; T9 W$ w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 v, o5 i3 s+ W- F
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？- B; c6 K! j3 {3 W' K
-------  p8 S* U! E' U1 d9 G, C8 e5 |
不好意思， ...
4 x: y5 C& R, a, {4 G- Z& A
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
, k( b- [( A$ {9 n# l* Z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
' ~$ j" z; z  k
雷达 发表于 2023-2-14 21:52* P1 E/ y1 a! Q
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
/ n! z3 ~7 |* f7 B/ M3 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 ...

; M. P/ s! a! ^8 g+ w# R( v  o# r& q6 @6 c- p5 O4 Q( M' H& v/ G
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。
! f3 @6 r( n+ `1 M0 |1 R. E7 X! ?; [8 n# y
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 # u% f" z+ ~+ u
老福 发表于 2023-2-14 22:00  \$ `# C6 J+ i2 B# I& z
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。1 F+ U6 b6 u! d/ z
8 k# O" T8 p/ I/ n% V
或者把b但的起点改为1试试。 ...

* D9 j/ H5 S: u) A) a0 s: G8 N* ~
/ }8 ?! W9 }" Y7 h9 Z/ F; y* T你是对的。: A9 q" o6 Y1 V7 K
去掉了随机部分! {$ A4 W5 Q: @% j# G1 p' U1 _
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
7 e/ e* H, E, D9 H1 S" By = (x*27+15).reshape(-1)
: G; |' s( y# l5 q8 d8 F
% U6 ^) q+ T( \循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了! e5 y' H3 }# X+ x" e! z
w , b
# I0 G5 C* N6 K0 S! s' _27.002620697021484 14.826167106628418
/ J; t8 h# {& b
. v! u- W$ T" C2 a, W0 H6 P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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