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[信息技术] 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

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    [LV.10]大乘

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    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 1 s2 _. v9 F8 z2 k; ?0 L" _

    ' _8 t- K$ ]9 w2 Z为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
    3 ^) u, K/ s: Y* A3 ?; y4 ZPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:, Q1 d2 s4 Q. }% j. N% h/ C
    ----------------------------------------------
    , ^- ?$ i6 @0 `0 Mimport torch9 W8 M' ~/ y9 e/ o
    import numpy as np7 H: A9 N# |" _! v/ f) e
    import matplotlib.pyplot as plt2 M; G2 E/ A  a2 H
    import random8 r7 h2 @$ P  _, `% t* h

    , E! V/ i" n; ?7 X$ C* Q, E# _x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
      L& h' ]" R  S" `) vy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15* X% C- _$ i0 y$ f1 f: }+ B/ ]0 i

    ; [3 S7 e! u+ x+ Bw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    ! m, x+ a  R0 q: a% W% H! i0 x  ~! Pb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
    9 H- k& c( j- S& Q7 H, ?, l  a* w: w
    ' d8 T4 I$ d' Z) m' [3 t5 ?- u. Wepochs = 100
    * n/ N8 E7 c8 `% Y# d  y. a1 r6 X1 i. X3 R
    losses = []
    ) a/ A- d6 Z! S3 f8 rfor i in range(epochs):
    . z! J3 T& _+ w) ]! A4 ^/ E4 |  y_pred = (x*w+b)    # 预测. Z6 y' C, _* X* S5 W
      y_pred.reshape(-1)
    " Y0 o% K7 V& c8 m# j / F! F# ~3 X2 X, M- b
      loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
    " m+ G" Q6 g* ^! ]" P$ R9 c# \$ {  losses.append(loss)
    : r5 Y- v, S9 l' D  
    - U/ @) ]% v" {2 y& H# z7 v1 u  loss.backward() # autograd
    ) s- T. D& \- x9 e8 S  with torch.no_grad():
    , c3 ^+ }. }7 k- N8 T( ?/ o7 U    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w& K* y4 r1 ]. W& [) ~
        b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
    3 J3 Z  U2 o! w; ^7 y" j2 n  w.grad.zero_()  $ g' a5 D. e- z) w
      b.grad.zero_()
    # d% t5 H7 D' ?3 _4 a# X
    # F' v, |+ S; ]1 ~6 l% r6 c8 Mprint(w.item(),b.item()) #结果
    2 c0 k! W8 t( `+ z8 [# ~" S$ A+ G
    Output: 27.26387596130371  0.4974517822265625. `( _/ O4 c/ a( |: i
    ----------------------------------------------
    ' y- {1 X/ \" ~% ?0 [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。
    0 Y4 Y/ ^  h) N高手们帮看看是神马原因?0 f8 P; o) `9 b) ]6 g

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    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
    4 F2 W( P7 F" e9 }/ s. ~0 n3 L) P& E5 c
    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?
    ' a" s% V! u/ V$ c) m3 j-------  ?# I4 C! n' E
    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。
    4 v$ u2 q  S. `/ {; [0 C2 H8 H-------: u3 E( w) {* _# f4 [  x
    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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     楼主| 发表于 2023-2-14 21:52:57 | 只看该作者
    老福 发表于 2023-2-14 19:23* o5 j- y  I( n1 ?- @, E/ a
    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?
    ( `. i3 _- j9 b8 y, J-------
    5 Q- z- ^5 I( u  c+ x不好意思, ...

    7 }9 \  p4 G8 f) k7 [7 d2 F3 ~谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。, ^# H* `4 H, Y5 c8 P& }6 g" C
    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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    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 4 [9 v% `& v+ b4 [3 m
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52+ p- P  ]9 m4 e3 j; I# Z8 v
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    ) x1 g! g! g/ O! H8 H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 ...

    : p6 z' u7 [! E2 M
    : N2 p* N0 P0 |3 n) l  k( b: A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。
    % @$ ]* E& y$ w9 }) `2 D: a2 e0 f' h, P- \' K
    或者把b但的起点改为1试试。
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    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
    5 |/ p+ x5 C5 Y$ {
    老福 发表于 2023-2-14 22:00/ b6 o# |2 y  t- _" t9 M
    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。; c( t8 J$ `+ y# `( ]/ H: k

    5 M% Q/ O" z+ o. _" }) |, _或者把b但的起点改为1试试。 ...
    # m: ]8 ]( ]4 c# V2 W5 d7 q

    1 W6 ?; x- z9 Q你是对的。4 }. q; U" r6 y; t1 C2 @
    去掉了随机部分" g( Y  \1 `5 H( Q9 f2 U! W
    #y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
    $ w8 W0 a2 m( [8 q1 {y = (x*27+15).reshape(-1)4 q* v+ t6 T- I/ V( I1 D
    % {. e( H- j& Y) e8 H
    循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了
    ( G$ P' H) E7 E6 r$ n- V" yw , b
    8 k$ G0 A5 ?" y2 L6 |, c" _27.002620697021484 14.826167106628418, A& J( l0 O/ V/ z
    3 [/ _1 F8 L: A6 ^* K! q
    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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