设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 1768|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
    擦汗
    2024-12-25 23:22
  • 签到天数: 1182 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
    " N+ N7 l0 @7 O1 e/ d1 ^. l
      _' y5 b8 Y# D为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
    , R$ v  q# H  F# J5 KPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
    " h) Y5 f: H/ v0 L8 r----------------------------------------------* g9 z9 }! H4 I' S) q4 }: k
    import torch
    9 Z* r) n7 \2 gimport numpy as np, g! i" X3 e2 |, l0 i/ t6 z6 o
    import matplotlib.pyplot as plt) Y* C$ a, {3 |& K. o, R
    import random. g& ^$ ?1 G' r* [5 a/ u
    " D- c4 @1 A! n! l* Z; q. M
    x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
    4 [! D0 |2 \- i/ e7 zy = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=150 _$ a* f! t% D. I4 |" f  D6 E$ p

    5 j6 i# f: _( H+ c1 sw = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b" q+ ~) r8 R# C( p
    b = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
    * g8 O: ~  w4 \$ Z8 E  ?4 K: o: B# I
    epochs = 100
    1 D( M/ q  G. h0 d+ n
    7 H+ n, m" r# r+ nlosses = []
    2 j/ m8 ]* t4 s$ s% Sfor i in range(epochs):: W; E& x: E8 q  I6 p# i  w! T% \# f
      y_pred = (x*w+b)    # 预测  z/ ~' O5 g( c6 {
      y_pred.reshape(-1)
    : m2 a) G, S  M
    * j) v2 |0 T1 B3 W3 H  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
    , q, i# @3 K* j: X  losses.append(loss). V# w* s7 d1 ?
      4 H! U' D1 d" h; F3 d) c
      loss.backward() # autograd
    " [& E& K4 x$ |8 t* C  with torch.no_grad():% ?& J/ M* B/ s5 D/ r
        w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    / M  ~9 i- L6 Q1 U$ _* R5 g# U    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b 9 s& h: y( M* N; w
      w.grad.zero_()  0 _+ J; B) Y  r1 f- r' m
      b.grad.zero_()# C: {0 [/ z& a7 C5 M
    . y% m2 P- }6 `; S( Q
    print(w.item(),b.item()) #结果6 K. V8 k% `$ a& ^9 C& j& p6 x1 g
    / q7 t5 l; q1 L) Q: i7 ^5 P& N# b
    Output: 27.26387596130371  0.4974517822265625
    % n0 \9 j$ V3 W* H+ ~  m1 N----------------------------------------------8 O* y% w* |' w( K/ [# |
    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。2 r  V7 P9 z. C5 v
    高手们帮看看是神马原因?. h. c6 D# L* v% l

    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 * a; O0 ^' ?% Y8 V4 l5 r7 W. N- j  z
    # z' d' r& p) ]) X3 j
    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?
    $ C  M9 a% n+ B: I6 b7 x+ y$ P-------
    & y1 s: r! a' ?; o4 r) b( n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。
    0 U0 K: l: x8 c. z) k1 @. G-------& _  Y/ E: N! v) G% E0 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。

    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
    擦汗
    2024-12-25 23:22
  • 签到天数: 1182 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 19:23. S* }, P2 Q$ k6 v( _1 \
    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?$ S5 |1 J, K- t8 Q
    -------
    / w  n  Y( B) m% s2 r# R不好意思, ...

    $ W: G# t- p. w/ U" K谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    7 R- a. p) i' S( ]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
    $ C, G& G( M7 b2 T) I* Y* S
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52
    ) w0 R! p: a& p3 C7 _谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    ' N; b% H1 O  C, z9 j  Y" 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+ X) T( L6 }& z& D9 e, w
    4 G% \0 p7 J/ V. E; 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。
    ) s, f  Y" N6 r
    8 M  z- A' A: K1 q" o' e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
    擦汗
    2024-12-25 23:22
  • 签到天数: 1182 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 5 n# x) B( c7 d- J4 @
    老福 发表于 2023-2-14 22:00% n- n' v% z) 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。3 Q& X7 s5 ]$ T, K3 i. b$ s

    7 ]0 U! l2 F( s+ w- i) K! M或者把b但的起点改为1试试。 ...

    ) f8 V$ z3 {- G$ K' k. I
    8 r0 Z' h- \0 _" c# M/ A你是对的。
    + P7 R; @( O' I8 H! u: e( v) r( T去掉了随机部分
    & F( i0 C) J7 m4 s6 y6 ~' _  [#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)& |+ l6 ]& r8 r
    y = (x*27+15).reshape(-1)2 u* i/ t& h+ R" O) \" C- V8 P

    " S6 ~: t: R8 d/ m2 v: N" ~循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了0 T, t0 D3 ^2 {& E+ r/ `, N; V
    w , b4 z: i, q$ ~4 J: v
    27.002620697021484 14.826167106628418
    4 x1 ?3 H5 y$ x' {* L% y( f1 @; r: O1 b, O3 t0 \& R
    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, 2025-7-10 10:04 , Processed in 0.038997 second(s), 22 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表