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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 7 Y5 j" W6 o- r; M0 U' o
    7 z& f, P& o' X+ k
    为预防老年痴呆,时不时学点新东东玩一玩。2 H% X$ }+ i3 q8 n. d( S* r
    Pytorch 下面的代码做最简单的一元线性回归:
    9 R. Q; c# s# n+ j; [----------------------------------------------
      J/ R1 X4 g6 `: ^; Q5 v1 w. ]3 |import torch
    ' s# a8 W) H0 A+ Oimport numpy as np) C1 V5 h% X6 e' d% x+ v
    import matplotlib.pyplot as plt
    / T6 {: l* n( w2 L, a% Eimport random$ Z5 m( e3 J" N7 a+ [/ U+ U( ]
    2 o$ w1 L* J- E: s4 i7 |, q% _
    x = torch.tensor(np.arange(1,100,1))
    % h6 z! v9 o, T  b& P/ ~y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)  # y=wx+b, 真实的w0 =27, b0=15& N+ t' r( [* _# @" U5 u3 c, E
    $ |  s: v; Z" k, s
    w = torch.tensor(0.,requires_grad=True)  #设置随机初始 w,b
    ( B1 o) e3 W+ i, E. q, b; Wb = torch.tensor(0.,requires_grad=True)
    * ]: m, F' b% a% m# O, G0 V3 _8 l) u4 ^5 Z
    epochs = 100
    9 t4 Y1 z% {+ \9 L% [9 y% Y& D: U- I  L
    losses = []
    + j  X% |# k$ E2 afor i in range(epochs):
    . R6 W3 c% }0 L1 T3 l1 ~  y_pred = (x*w+b)    # 预测
    4 R6 {$ ?* ?4 a- a" y& z9 K  y_pred.reshape(-1)
    ) q; o1 ?5 U- K  p4 B 2 V( G4 q/ U% y9 `% n
      loss = torch.square(y_pred - y).mean()   #计算 loss
    5 l, i9 B8 Y& |# }  losses.append(loss)4 N+ O7 t" k: h; N7 c
      
    ; I; R8 b- m9 ~  loss.backward() # autograd0 ~8 G+ l$ v5 f; n- a/ k
      with torch.no_grad():# B/ _/ ?) W3 P" ~' h( a
        w  -= w.grad*0.0001   # 回归 w$ S; H4 Y% |$ Z# y. [
        b  -= b.grad*0.0001    # 回归 b
    & m6 r" Q' G8 L2 O  w.grad.zero_()  . j6 C! E+ s, c) v! I: e% o( w
      b.grad.zero_()/ a( X/ r# T# Z- a' h1 U

    9 \/ O/ R* T6 M5 {& }print(w.item(),b.item()) #结果
    ' A( ~8 C- [" D4 ^+ m2 p6 C
    ( \) \$ J! u- @% P( c3 AOutput: 27.26387596130371  0.4974517822265625( Q# w' ?- l% F2 U- E$ K! f- O
    ----------------------------------------------3 N1 I+ T( E" v. S0 ]5 h
    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。8 p, [& q9 G+ s# [6 Y+ s7 y6 ]. I( y
    高手们帮看看是神马原因?
    ! C% B( c- B: f% Q- S

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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
    , O& _, r" [: K
    1 c2 p: ]* W- J8 S/ B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?9 m# F- q4 g1 z% Z( ~  U
    -------- D, a" c) b/ C8 S0 x
    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+ g& i1 {; n4 C- r
    -------
      t6 y4 @: }( [* _. f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) O" `, S) d* o8 y% ]( q/ D* 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?
    : u1 P3 B! d+ J8 U6 p& F) \-------
    ) |7 ~2 j" E- h( i$ \不好意思, ...
    $ r+ X1 m& Z+ ?! W; \
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。  r) I: X9 j0 }/ r$ A0 ^
    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 $ k5 d# ]# x* k: T
    雷达 发表于 2023-2-14 21:52  N$ {1 m( d, c7 o5 Z1 ^" v
    谢谢,算法应该没问题,就是最简单的线性回归。( n- I, R: y% 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 ...

    ! e! i- M! u+ }0 ?; ?1 O9 E: e& K8 B( e# S, @. ?6 {
    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。4 N8 S: A0 w7 i9 L8 C
    ' [8 v) s+ g7 q4 L8 M4 u  X) [5 S
    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 $ c2 g. }* z2 x: k$ ?' U
    老福 发表于 2023-2-14 22:00( @. |4 b, D( P' c" C* J- p' _
    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。, A4 S6 d/ Y# u! W

    & d! ]; @" |' ~: q或者把b但的起点改为1试试。 ...

    " G2 i9 v# K$ E& n% P6 r
    6 `6 t) u# Q0 L% B4 h- e4 S0 R你是对的。# r5 f+ ?# @% R! X$ B- }
    去掉了随机部分3 C# z8 U6 Z' H+ K1 P! Z3 |# h
    #y = (x*27+15+random.randint(-2,3)).reshape(-1)
    # r: `; O. }# k6 k1 S, Ry = (x*27+15).reshape(-1)4 c+ z% |" j  s# ]  Q

    : l9 k0 O1 f2 K' H% g6 U4 {循环次数加成10倍,就看到 b 收敛了
    + F+ E6 S3 J( T: V6 l' ?1 k. Tw , b1 D! E- X  K, w' _/ E: C
    27.002620697021484 14.826167106628418
    $ ]4 g: s0 B, v3 {+ j5 h
    6 ]* b& |+ L% M, d! O- g: ~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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