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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 0 Z& ?0 d9 X0 L1 d+ t

6 S" U8 y8 ]$ C0 @, ~为预防老年痴呆，时不时学点新东东玩一玩。
* a" |7 l9 ?4 K+ uPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归：
, s& |  L# j9 `( ]) {0 r----------------------------------------------* V$ j0 Q' K9 s2 o5 [
import torch" E! [& l' [9 a8 y8 w1 P
import numpy as np- K2 @- Y2 c( ^% B
import matplotlib.pyplot as plt  @" S$ v9 Q7 S( E+ i( b: S
import random& z$ l& c7 B( v
& V1 m: F# g$ c+ y( B2 u
x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))" B; ~& @' G. w
y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
+ z1 r' l  u. w$ k* c& U1 _4 B9 J# \% T2 p
w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
( f" R/ `, G$ [4 l$ D" nb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
$ a' _; y% t9 B+ Y# E: M1 z/ ^7 ^  T/ k. a7 }6 l5 s5 R
epochs = 100
5 Z0 Y, J- w' l
" g" b8 ]4 Z2 E5 V% X: w: R, glosses = []
1 d! v$ h" A# L/ k: A- Ifor i in range(epochs):
' h% k, T' W& ~  y_pred = (x*w+b)    # 预测
) J( D  l% R9 e! A- I. c5 q& z  y_pred.reshape(-1)
0 @! E' ^6 w% r/ h7 B 7 g0 f+ ~* E' R) J$ p
  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
- {9 a% a1 \" p) W, E6 ~6 k  losses.append(loss)
: h+ p1 s7 `' W  ' U+ i! K5 n+ F+ `+ b* m' E0 [  q9 P
  loss.backward() # autograd
* f; J8 q$ _) P7 T# N  with torch.no_grad():1 L+ A. A; g; `# E/ g
    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
+ C2 p6 z- e% o. j; s0 d    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
, Q: q% _' c. g, P1 f7 l$ m9 W: o4 y  w.grad.zero_()  
: X. s, g; y- `3 ^  b.grad.zero_()
& t9 i5 [3 J; F8 w. f
$ w5 }; L4 S; |$ {5 \print(w.item(),b.item()) #结果7 d& O% e2 E+ u2 Y8 r

. r: y+ G% f1 @Output： 27.26387596130371  0.4974517822265625
7 {: S) d* H  n" u----------------------------------------------
+ C& v5 O% c, ~% 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。* R- Z2 v# ^2 k1 f9 q% B
高手们帮看看是神马原因？/ M8 s' k; |: i
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
( _* O5 J2 o, C  }
- H% a3 ^1 f2 u6 P" I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？
7 z9 _* m$ y. u/ C3 t2 ?% C-------1 n( r% a; P* ?( I4 r
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。
( U8 o& m, f2 w! T-------' H5 o" c0 f* o# 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
" Q  v# J! t7 W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 k  I% d7 d! H1 [* J) J* ?-------- T( Y1 \$ T/ {; e* x' Y
不好意思， ...
, K2 M) }4 Q6 ~. a# q1 i$ h, t) D
谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。
& P& Y" ]' Z1 E: J5 M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
8 T, G- P8 X% V' |
雷达 发表于 2023-2-14 21:52
, h" F) u  {: r; b谢谢，算法应该没问题，就是最简单的线性回归。7 W9 E" r- ]; m# q2 w( 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 ...

, m( n2 ?' `! ^8 a* p. E# j8 X! u& a. @  r* g: K, }% Y9 V% r
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% O2 x$ P! L: c

1 F- J- Q" r. e& u# 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 # Z; a. ]& O! e+ d8 _  j; U
老福 发表于 2023-2-14 22:006 t8 ^3 p, v! C% T% T
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。
" J5 S. ^+ L6 z8 @. x: s1 M& O
或者把b但的起点改为1试试。 ...
4 |' [) u% O$ _$ d0 F
. u/ _  x, o) x) T
你是对的。
2 M) e; z/ K( [2 e! `, U去掉了随机部分; l9 I) @/ P) m; J3 N; g6 \
#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)$ S0 {5 d8 ]# r
y = (x*27+15).reshape(-1)
+ J% s" U# g6 u4 `) d/ W6 ^
/ W& w$ ~7 f& ?9 z循环次数加成10倍，就看到 b 收敛了
% T" s( h- Q, o; b' V/ O) O$ y9 gw , b
! d9 ~# w2 \9 |" f- U27.002620697021484 14.826167106628418: E- N% j/ L6 d3 h+ z' X

( K  Q# I: Z! Q& k: r; B9 h2 e2 K/ t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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