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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 ! x! }* R8 a, J( L

    4 M1 s5 K- J& P- }, U% |3 E为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
    5 M- y% a5 {8 D' B" \Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
    6 {- m+ n" `  V# V4 z) B----------------------------------------------% \8 o( c! h: M! \
    import torch9 c4 E$ G* {9 p% O
    import numpy as np  }8 V' v* R: I/ Z3 c5 _
    import matplotlib.pyplot as plt" Y9 n) G$ g; j0 U& \0 ]
    import random* q+ d" z( G" R9 e& U! B6 ^
    ! O: r# U' O9 D0 a, w
    x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
    ; u, u& o5 F, ]; `y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15% ^4 l/ u1 E' n! s/ o, d
    $ q5 `6 t/ W6 n6 t) W. d
    w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    5 X$ a+ C, h+ b* zb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
    5 n0 E  f  M  I/ s# [" a6 p- ~9 C! z" `' w7 E+ z% J  l
    epochs = 100% t+ z9 A0 z) K- ^' Q

    7 |; J1 g; i5 v8 B. E" r6 Klosses = []
    % E$ a, Z7 q& c  s+ H3 q8 Y4 r  gfor i in range(epochs):5 u. x' w4 G4 G% V1 y
      y_pred = (x*w+b)    # 预测& J/ \0 w! R. d) R
      y_pred.reshape(-1)6 z+ T: B1 r. Q1 h: D: Z
    & N' @. f. V& M. g
      loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss; P% E/ P: P% _8 a9 w
      losses.append(loss)
    + T$ y* s2 m$ J7 V  0 G, g2 T) g, ?. S. g
      loss.backward() # autograd
    7 M3 [2 o$ l" H# f/ V, X' Y1 e  with torch.no_grad():
    : ^( E2 i" Z2 h. y8 t    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w
    2 R# |3 V" @( v! ~8 S) S6 ?    b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
    7 M3 `. U+ x/ s5 a+ B  w.grad.zero_()  
    ' D- e6 s% i. O' h0 q) Y$ U  b.grad.zero_()1 A) o1 G! z+ u& k& {' r/ v3 q
    ( L- ^, \) U' d/ e- {
    print(w.item(),b.item()) #结果
    : m* w8 O8 d% \. ~' k9 w7 c, i9 M4 b8 V- t1 F! t9 y$ ]
    Output: 27.26387596130371  0.4974517822265625, _$ T, v/ G3 _' L6 I/ @* o, q9 C
    ----------------------------------------------
    4 V6 r7 _8 O0 X) {" f4 I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 b) {1 Z% r6 I
    高手们帮看看是神马原因?7 _6 \) y% }" I2 g6 F

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    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
    # F2 P5 p, v9 b" H0 ?3 t" s8 B  o/ g
    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?& H+ g6 a+ m" w) B4 i- c/ s5 T& e2 H
    -------
    8 p8 k* ^% A0 y4 c7 j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。
    ( E, F8 u0 I$ ^" K! h-------& C+ H7 ]+ U0 ?4 O9 d! d  D
    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* R5 D7 }* p3 \7 @2 _! \
    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 Z0 e" C% J/ @& w+ O- F-------( _! N) F) P$ m, d) t
    不好意思, ...

    $ d* N/ M/ D" b  O谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。: [  H) R  s! R
    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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    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
    : r9 V9 S' s9 c9 D" |4 P6 z
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52+ Z1 K, s% o3 E1 e; w6 n1 L# e
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    : }' D+ R! f& ~6 g+ c  c  d6 t; ?( G* 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 ...
    6 C7 L: L, h* F" D& g0 t- K5 v! j2 N$ b

    . `' }8 H9 ~8 F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。0 I+ L4 @0 @/ m+ l; n$ w, p

    8 S# j6 H1 T7 _& ?" s+ i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 " C# k! x2 N5 q  p0 g- W
    老福 发表于 2023-2-14 22:00
    , R: \# P( V& W  x) p& [8 ]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 A5 j/ |! D# C0 g/ S1 S* a: s/ c' \5 ]# A3 |
    或者把b但的起点改为1试试。 ...
    3 s$ a4 a6 o* G/ _3 ^) c

    . I4 W. {6 r, t2 U! k$ `% y. c- H( y你是对的。) J* p0 ?: |1 G  F6 v4 V$ b
    去掉了随机部分6 ~- t  X4 m8 ~. y$ p6 ^; x1 E
    #y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)$ F9 ]0 g! p- [; c. ~0 a
    y = (x*27+15).reshape(-1)$ D% d! \/ Z. k( X8 a1 Q: G
    % ]; L' Q: v+ d5 n  D& i  _" @
    循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了4 q% o5 I9 `8 V1 ^7 e9 w7 k
    w , b
    2 S$ r; k* l$ t, _$ K1 K+ |3 s% c27.002620697021484 14.826167106628418
    . n" I" R, }. c5 `& l# Q6 C; b! e0 R' {# \) O
    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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