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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
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    4 小时前
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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
    6 `2 X5 F& K1 i) `8 Q% H7 \3 y% p
    # K# w5 c% X; ~/ |: m# z为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。2 o) a7 _  c- z' C# N3 k  V
    Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:$ X( J& U, ?% K
    ----------------------------------------------* e  Q# ?9 `+ |+ v
    import torch2 i6 ~$ C& r( l4 u+ B
    import numpy as np  T6 F  w9 h; p6 i% S& n2 J' L
    import matplotlib.pyplot as plt
    6 [4 }! u7 ~0 @+ M7 t9 P6 P& rimport random) n- U2 _, L" i' N. j

    * {  v4 v3 F0 @2 c  k+ s7 w% Y; Vx = torch.tensor(np.arange(1,100,1)): z8 h; Q5 A, J9 {! }
    y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=155 {3 F: g) P' @: R& h
    " U9 G* w. R& I+ s, i$ P
    w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    / P7 G! A& p1 v& i& X$ B2 V* \b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)$ r6 }' A0 N7 I6 u. R6 f' P

    1 J6 S# C0 {$ ?epochs = 100* U9 I& j; G3 }+ t
    3 G$ p; ]- {! w6 i& {
    losses = []
    # T1 }" ~9 c6 B( V) n8 ?for i in range(epochs):
    9 G5 x7 \: f8 A  q: }# Y/ S  a5 m' M  y_pred = (x*w+b)    # 预测
    + y5 D1 w4 y) ^& M2 C  y_pred.reshape(-1)& ^9 L( n, F" [3 b

    " a8 a2 i; Q  G0 v' u% o  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss( J5 H6 M4 Y- p
      losses.append(loss)
    ' z; l4 l/ A5 t3 k' n5 W  0 v& ?2 V, V& T5 q
      loss.backward() # autograd
    ( Q' }$ D' s) J  with torch.no_grad():
    " C" n/ i! k# m" E    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    & `9 q5 r8 A1 z6 ^    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
    , j( T5 t" U5 \' ^1 G/ c  w.grad.zero_()  
    $ l$ f3 z4 x# N5 b, {- y1 ?  b.grad.zero_()
      Y2 b( _4 w! o  U, s" P6 @
    ! `& ?' ^' D$ z; S1 W$ [print(w.item(),b.item()) #结果( V$ k, p' J; U& r. R
    ; t* Y8 x; q" i7 M7 N
    Output: 27.26387596130371  0.4974517822265625
      d* |2 F* N+ E+ q$ N----------------------------------------------* t( J# ], F! V4 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。
    ! }* O* z  I1 K2 F+ d2 N( ^6 R( Z高手们帮看看是神马原因?
    - d  `4 A# ^8 ~5 }/ `

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    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
    ( y1 {# u, x7 g
    - J( B8 B6 G" h0 r  ]/ O  h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 Q6 t2 T& x- C- U: g6 ]4 f-------! K! Z5 I' Y+ f# Y$ P6 W
    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。
    # O1 {; Q+ N5 H/ b' w4 H* G) N  \-------
    ( B4 s+ X$ i8 t0 |8 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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    [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 19:23
    # l9 H, b. m$ P5 A: t0 q- ?" 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?/ b0 f( F. Z* m5 o6 `/ i; B
    -------; S5 ~7 H/ P% o: a$ B6 `$ d
    不好意思, ...
    - `. ^$ w! P" Q& W- f& s7 k! \  I
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    / \# `- K+ w' v. s% O6 D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 6 G: B. s2 \( X) o) o  o% s" v
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52) B5 N9 {- B. E+ X" w5 W
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    0 P3 @; u4 i0 V( H0 r3 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 ...
    4 d0 f; H* i1 g: f& z# D) j

    0 [4 f! b. |! P5 L" O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 I, V) R; X7 D# T- b; b; b
    7 G% {( B+ a- T- q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 6 }+ B! V* m9 C  p1 |/ n7 |
    老福 发表于 2023-2-14 22:00& w( m3 |* a0 @  W0 [
    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。% z, L3 _+ r- b& B

    9 O; B7 ^/ B& r2 y或者把b但的起点改为1试试。 ...
    " Y5 u! q+ l; c) K/ i; V1 k

    " d& Y# s6 y3 T% F8 L) {* u你是对的。
    $ x9 o2 M) M$ y1 {去掉了随机部分9 ^7 c( _9 T& _% u* K" ]
    #y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
    * u; E! X% I' C/ @0 r1 T, Y/ Z+ ~y = (x*27+15).reshape(-1)" Q8 G1 B% E7 _% e- D

    4 S5 L. F( l& ?. Y4 V循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了
    * Z6 M7 W" i. pw , b/ T" a8 h, S/ u; |0 N& A' o
    27.002620697021484 14.826167106628418
    0 t% p% d  G" c3 S/ }/ }6 s4 q, W0 O! Q: k! B+ _
    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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