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[信息技术] 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

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  • TA的每日心情
    奋斗
    16 分钟前
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    [LV.10]大乘

     楼主| 发表于 2023-2-14 13:09:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
    ; _, A  ^: E4 `- K1 i! _6 h9 |8 w1 l: }: E6 ^% h" y, x0 |' k
    为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。! b. L, X* s7 L2 F5 G; T( E2 S
    Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:# p! r, Y; K  r+ h
    ----------------------------------------------- g# d/ M) ~4 ]4 L; A2 I
    import torch
    1 {# {# a0 ]% L$ f1 jimport numpy as np2 N3 q5 c7 u: o+ l: T4 m. `
    import matplotlib.pyplot as plt
    4 u; l2 _7 t$ o7 y( K+ \import random" W2 ]+ y2 D. T8 K) T5 D9 E7 b

    9 U8 T2 o% ~' F' P' [& [8 ux = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
    . W, F3 [, o0 `" {  U0 r+ Wy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
    5 i8 r3 r' @- q$ |3 N* ~
    + U$ j* o+ I; k7 v) H* C5 Aw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    ! c" Y4 @- ^- h8 |/ K% ?; G2 J& _) u1 Rb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)5 C  P4 s. h1 H5 V9 z/ e+ c

    - L' V* D% T! |5 F6 M, _epochs = 100
    + k! s) J1 y0 e
    : P7 e  b, S# ]losses = []
    2 C, u1 o7 s( W9 m0 P+ f/ Mfor i in range(epochs):; G! S7 p$ d; W+ b
      y_pred = (x*w+b)    # 预测
    + k( _8 z7 E$ [; Z: S  y_pred.reshape(-1)
    $ q2 |9 Q7 z6 Z" [& V
    # @% a8 f7 d) J. x$ J  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
    ' K0 u# N% G) O  losses.append(loss)0 e) v/ v; c/ {% B: a& ~5 Z
      - y0 [. k: G$ l
      loss.backward() # autograd: J2 I* v; b. ]: \' z1 {
      with torch.no_grad():
    0 r$ Q7 A. l: @/ W( I9 W* Y    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    % @: @* l9 F5 y: p    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 3 U- f0 E- V2 Z8 Z" G7 z; t
      w.grad.zero_()  
    9 H' M& d# q# W+ k0 S$ p5 E  b.grad.zero_()# J7 C$ |* {  X: r
    5 i% R! d! T& B: V  k' A
    print(w.item(),b.item()) #结果
    # {) y; J) ^( y3 M5 i
    : }0 a2 y1 c2 O* J& iOutput: 27.26387596130371  0.49745178222656257 m2 q8 e$ h% T& I
    ----------------------------------------------
    ' p0 W7 c! ]8 ~: u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。5 \0 \' G8 W% F2 |2 R
    高手们帮看看是神马原因?
    ! {  P1 q6 J$ F! ~5 R8 ~3 b

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    参与人数 1爱元 +10 收起 理由
    老票 + 10 不明觉厉

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    该用户从未签到

    发表于 2023-2-14 19:23:02 | 显示全部楼层
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 21:58 编辑
    + M" ?4 `. e. ?# Z+ ^& A4 K9 {
    ) ]+ b3 P& J8 Z" y2 x: |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?( }* n% ~: S. k- j
    -------
    + W" \; J3 o2 Y* `8 k. g7 O0 F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。/ K. N/ p, c; [# A
    -------
    * ~' Q0 F! g: {  Z& J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。

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    参与人数 1爱元 +10 收起 理由
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  • TA的每日心情
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    [LV.10]大乘

     楼主| 发表于 2023-2-14 21:52:57 | 显示全部楼层
    老福 发表于 2023-2-14 19:230 {+ h6 V: e; m5 ^! l
    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 P0 p" c& }( A* @* f! J-------  y9 I) N7 a# }1 y, i/ r% M" _
    不好意思, ...
    - _( `  D: }6 m9 n' A! J# Y
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    7 t4 D: w9 ?! @6 N' t" Y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。
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    该用户从未签到

    发表于 2023-2-14 22:00:48 | 显示全部楼层
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 22:02 编辑
    ! t; u% {( M4 u
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52+ Q: f* M( z; O& G5 g% c
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。! S. z7 O' p6 c8 c) y& F" 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 ...

    3 U- s* s- X- \5 ]" ]
    8 Z, x& u) r  z8 t% k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# L. G0 T2 E. x8 ~: x; n0 s" S' N" K2 c4 y* {/ E, g
    或者把b但的起点改为1试试。
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     楼主| 发表于 2023-2-15 00:25:26 | 显示全部楼层
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑 - ?% R9 M+ V3 K& o: M0 G
    老福 发表于 2023-2-14 22:00
    9 c" l6 d$ ^. z6 K0 C6 w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 x1 I7 O. {0 I! s) {) ?: L

    ; m9 o. P; O2 w或者把b但的起点改为1试试。 ...
    ( r% ~' Z% J1 M3 T: w

    , a8 U; q0 @$ F4 l) [, E# a你是对的。
    5 l( S$ U% P# h6 r去掉了随机部分% w$ G8 p, R- @2 E5 O$ h
    #y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
      i5 X% p; q$ [* k* U8 ey = (x*27+15).reshape(-1), q3 |- M& z7 K9 Y
    / ^! C5 f* _0 I; g! N8 _# y9 S$ W
    循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了; N" T' u0 _7 l6 Z, m* r4 g4 z
    w , b6 a. z8 C3 |4 s& }5 K4 [
    27.002620697021484 14.826167106628418
    8 t4 C9 ~% ?$ |/ X* z
    + m+ F* k9 D- Z9 n( J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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