设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 2342|回复: 4
打印 上一主题 下一主题

[信息技术] 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

[复制链接]
  • TA的每日心情

    2025-9-22 22:19
  • 签到天数: 1183 天

    [LV.10]大乘

    跳转到指定楼层
    楼主
     楼主| 发表于 2023-2-14 13:09:28 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-14 13:12 编辑
    7 Z4 ?' c8 V  k/ I4 {$ i4 B% Z7 e# C& g8 \1 j" w, n7 F
    为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。7 A! u5 C, _3 E6 K" l  r% z1 ]
    Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
    ) g, A  \) o9 ?. B----------------------------------------------
    ' S/ q4 d+ {. o% y& @3 R, wimport torch
    0 l. {1 k, n3 T. i- q. T' O& B/ Iimport numpy as np7 d5 h. O, F( y9 Y! d) v/ J
    import matplotlib.pyplot as plt3 |) C1 x; E) w! y0 U! Z
    import random
    9 S/ X1 B' {+ Z& i+ l( r
    4 q$ w" x: t, K! S. y* r$ w; }x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))  f7 K7 Y- G3 d$ i, i6 K; n
    y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
    & L8 {3 O# ~( u4 x( S$ c& b6 `3 e) n' Y. O0 m
    w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    6 O' c0 j% L3 z3 Y) _' u1 g$ X/ ]b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)3 D3 H$ n2 F5 f' S. a
    : v5 v& h9 v5 r6 P' L1 e; p
    epochs = 100
    : j4 Z3 b* W) E5 A# ^/ A
    / g9 O, O! t5 V7 W# h$ B: _# Mlosses = []
    ( k) y/ D5 e! I6 [$ U# M9 G5 X) z. V' ifor i in range(epochs):. P5 w' h- ~& V; m  m
      y_pred = (x*w+b)    # 预测
    7 u- e+ h0 z2 h  y_pred.reshape(-1)
    . C9 ]0 W! y. h' w
    / |% Z# g  T5 l- h9 b  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
    - M6 o" W  r# I6 k1 q! C  losses.append(loss), x" I9 W" p8 m: {' N
      
      [& X: [, n6 V- v! J% ?  loss.backward() # autograd
      H* w" l0 S( o( Y  B6 F  with torch.no_grad():' P8 @' K& M$ s$ O8 [- |7 J
        w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w2 U+ m# Q' g7 ~" t1 u( L& T0 K
        b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b ! S3 }( z4 J. X2 u. J$ ~, `. C/ K
      w.grad.zero_()  
      q2 {% C2 p, x; e3 P: h  b.grad.zero_()$ [1 @5 ]0 U2 V
    9 |2 G0 E5 S7 `6 x0 }( b7 I
    print(w.item(),b.item()) #结果
    : B3 T8 b; s# ~/ x- `1 b1 A! i
    % R6 G9 ?/ R/ e0 w. Q% b; mOutput: 27.26387596130371  0.4974517822265625
    % s) I/ A  T. j  J  u8 u----------------------------------------------- d, d( w% v" A/ Z. }9 w
    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。
    7 C7 e0 A6 ?3 E2 l6 k高手们帮看看是神马原因?
    / ?3 v5 ~/ J; p" Q  n

    评分

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

    查看全部评分

    该用户从未签到

    沙发
    发表于 2023-2-14 19:23:02 | 只看该作者
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 21:58 编辑
    8 D5 u( H( H6 V9 |9 N! ], a6 l5 |( m, V0 m' E: ?% 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?2 j% s% U( J5 B% H' {
    -------. Z$ `, d+ u; A0 ~
    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。9 a$ E; L0 v0 p* Q: C$ s  K- x
    -------8 q9 ?: u; }8 _0 y6 j% Y  \- _
    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。

    评分

    参与人数 1爱元 +10 收起 理由
    雷达 + 10 谢谢建议

    查看全部评分

    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    2025-9-22 22:19
  • 签到天数: 1183 天

    [LV.10]大乘

    板凳
     楼主| 发表于 2023-2-14 21:52:57 | 只看该作者
    老福 发表于 2023-2-14 19:233 Q. M- u% B# H* O) q
    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?2 G) V* G0 ]5 w
    -------
      D8 L( y$ ~. a. S2 A$ v* Q! R不好意思, ...
    ) k2 q6 S5 @5 J7 A* Z) W
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    ! F1 m  B9 X+ O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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    地板
    发表于 2023-2-14 22:00:48 | 只看该作者
    本帖最后由 老福 于 2023-2-14 22:02 编辑 * X& B8 T6 W2 @5 r2 X
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52; M- m8 ~" K6 m( M6 T( g
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    / Y$ g( Z; Z8 n; ?- x6 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 ...

    # d* j6 A0 T1 H0 y: u  H
    + ?4 e* ]( G3 Y+ s+ K4 y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。4 L7 ]& e1 F7 U! K' z5 m
    4 I: u* s; [/ _1 M# i+ l# ?) F
    或者把b但的起点改为1试试。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    2025-9-22 22:19
  • 签到天数: 1183 天

    [LV.10]大乘

    5#
     楼主| 发表于 2023-2-15 00:25:26 | 只看该作者
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑 0 e! C7 ~6 z6 G$ _7 O, v
    老福 发表于 2023-2-14 22:001 L- K6 c+ |, A' Q6 f, `- e+ s9 [
    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。
    # W( ?5 b8 x$ s/ r; T( w2 p# E; e3 j7 s2 n. V" c8 D
    或者把b但的起点改为1试试。 ...
    $ y! m0 p8 V- i- g% i

    1 y2 g/ B9 q+ X! y/ B你是对的。
    " B5 U7 o2 k+ Q8 M' b* @8 y1 N9 U去掉了随机部分0 s% @% y7 z" w' J9 v
    #y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)) l. L# g0 G: Y- N$ H! v
    y = (x*27+15).reshape(-1)
    ; M/ |$ a, |& j0 u8 h' h6 E9 \* k/ S" {/ P% H0 k0 r7 a2 F* Q
    循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了( q7 _( W+ [) Z/ n/ @9 c( V
    w , b, q5 L. j8 U/ G  ~7 s" b
    27.002620697021484 14.8261671066284188 ~/ n) N7 `' J+ A
    : O" L) ^5 Z' 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。
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

    GMT+8, 2026-1-16 22:01 , Processed in 0.031093 second(s), 18 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表