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[信息技术] 继续请教问题:关于 Pytorch 的 Autograd

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     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 / m) Z4 l6 L. N( X8 ]

      o2 x+ Z4 U, E; h5 \5 ]为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。
    6 I/ g' p1 t$ Y$ \7 i7 |. u' WPytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:+ s* u4 A0 J6 S+ ]
    ----------------------------------------------
    ; a) X9 I6 H# R" h, g0 V0 Cimport torch9 Y  W* C8 }1 {% ^% c
    import numpy as np
    1 ^% F6 M- B2 O# k* dimport matplotlib.pyplot as plt  i7 J! d" A8 g5 C! U/ j
    import random3 y' D" v  L- _( n

    4 |5 L( c, L2 s( c6 m. K5 a) Ex = torch.tensor(np.arange(1,100,1))) Y/ u* V& f* i
    y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15
    # h) [7 T; q5 c/ B, J  d$ ^% t* E% g0 T6 h# z
    w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    , k7 e; d) |: {5 v, p0 Ab = torch.tensor(0.,requires_grad=True)* {: Z  p5 \. X, p3 Z* T
    & R3 U' u" d) L3 }$ J
    epochs = 100; k  w0 J  C4 e
    % K* Z, m' f, o6 g: I
    losses = []
    9 t) U; Z6 j# j6 L' @. mfor i in range(epochs):+ m+ K% E0 Z$ z
      y_pred = (x*w+b)    # 预测3 T5 Z, Q( s% _3 n
      y_pred.reshape(-1)3 R4 v; S/ W8 M+ p: v$ z& d

    & a, F! n' [' a. J  loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
    & b; ^4 H0 c$ E3 i5 a. Q. N4 W1 r  losses.append(loss)
    5 l5 @9 A4 w+ Y8 R: q* i. n; z1 ]  ! b6 T0 N: G* s; i+ U: d! |3 l
      loss.backward() # autograd
    4 l( \7 g$ _0 h  with torch.no_grad():
    ' L0 c5 A2 c. ~: U0 W& s0 }5 k    w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w3 d7 x$ g' D) [. _, @
        b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b " Q, l- `' Y% [8 l' _
      w.grad.zero_()  . }& x4 o! u2 r5 W' d
      b.grad.zero_()
    6 t; N% f! H% g3 u5 h4 A) D' P2 k: Z5 r9 z9 d" n' X
    print(w.item(),b.item()) #结果
    ' ^5 s- t/ _0 @
    + o+ z$ H$ P9 Y2 X$ W  A$ @Output: 27.26387596130371  0.4974517822265625% @$ e) Z0 e3 ^. s  h; t
    ----------------------------------------------
    4 \& w% U- i# t+ F/ g# o6 G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。
    : L( n. K& w6 C: s; u高手们帮看看是神马原因?" A: p/ p+ v4 H  m

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    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
    / @* q( u2 `. n' z: Z( ~  L2 H7 [3 L+ c( W7 ^
    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?
    ; M# a: K; U7 ?-------
    % j& i1 a5 U/ u& ?4 d+ G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。
    ( O) _! @  ~0 y+ j  X& ~-------
    # q3 I0 U5 S: 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。

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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$ h6 W) }+ e3 N: \/ e/ r" v5 ?
    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 s4 ?. }$ ^# N9 A-------
    ) b+ B; d4 L/ M8 P  F! G不好意思, ...

    # v' v% p0 W2 j& k' J谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。* H" P6 u  Z2 |4 m
    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 , X. Q: j- N# F  J' X3 W6 A8 H7 O/ U
    雷达 发表于 2023-2-14 21:525 }$ ^. x) {4 p& i  x& _: i
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。
    9 k' y' O2 h0 a$ g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 ...
    $ j+ {6 o- Z4 E2 S4 e) H# @

    + p) h3 v9 Q/ u# o- _  ~" E5 ~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。( A7 q  P$ E$ \& N

    % _' A' c1 [6 D8 m5 V) D) i0 l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 | 只看该作者
    本帖最后由 雷达 于 2023-2-15 00:31 编辑 7 i+ x, P* U' P, \( W$ g
    老福 发表于 2023-2-14 22:004 Q' e3 F; Z  L
    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。9 }6 y$ V! o0 `* b& S# W" G
    5 V+ Z* N( }7 j4 L& j
    或者把b但的起点改为1试试。 ...
    : ^( g* |3 C; H0 O& S
    6 ^/ I2 E2 O: T# h
    你是对的。
    ' }, M' k' C8 v% M7 Y. v. d7 H去掉了随机部分
    $ r& y" N2 j1 `! r9 m#y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
    ( n, K4 `) r9 e6 R) ~) Z4 Y7 Vy = (x*27+15).reshape(-1)
    . e+ Y3 l& {9 v8 O% u- Z& `+ W" E/ T2 l/ _4 M0 c
    循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了* ~! j3 a& d: T& X8 j
    w , b
    6 S1 V# O3 J- V( e' r27.002620697021484 14.826167106628418
    + z& e" D/ e7 F: O; g6 x1 a* i$ j/ ^( }  J0 d$ R6 [. x. m
    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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