Simple neural network not converging
<SCODE>#With autograd
import torch
from torch.autograd import Variable

dtype = torch.cuda.FloatTensor

N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10

x = Variable(torch.randn(N, D_in).type(dtype), requires_grad = False)
y = Variable(torch.randn(N, D_out).type(dtype), requires_grad = False)

w1 = Variable(torch.randn(D_in, H).type(dtype), requires_grad = True)
w2 = Variable(torch.randn(H, D_out).type(dtype), requires_grad = True)

learning_rate = 1e-6
for t in range(500):
    y_pred = x.mm(w1).clamp(min = 0).mm(w2)
    
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum()
    print(t, loss.data[0])
    
    #w1.grad.data.zero_()
    #w2.grad.data.zero_()
    
    loss.backward()
    #print w1.grad.data
    #print w2.grad.data
    w1.data -= learning_rate * w1.grad.data
    w2.data -= learning_rate * w2.grad.data
<ECODE> <SCODE>(0, 31723518.0)
(1, 28070452.0)
(2, 8525556.0)
(3, 14738816.0)
(4, 9347755.0)
(5, 12841774.0)
(6, 18114290.0)
(7, 6447365.5)
(8, 11224685.0)
(9, 9882719.0)
(10, 2951912.0)
(11, 2978006.25)
(12, 6616687.5)
(13, 7743705.0)
(14, 5883046.5)
(15, 3643038.25)
(16, 2570257.25)
(17, 2455251.0)
(18, 2659530.75)
(19, 2724341.5)
(20, 2513530.25)
(21, 2057666.625)
(22, 1586186.375)
(23, 1254101.625)
(24, 1110446.375)
(25, 1110734.0)
(26, 1145980.0)
(27, 1071132.875)
(28, 910926.4375)
(29, 782463.5)
(30, 719357.125)
(31, 717793.9375)
(32, 761821.125)
(33, 756986.375)
(34, 682688.4375)
(35, 646783.5625)
(36, 679672.0)
(37, 676811.0)
(38, 600790.3125)
(39, 631020.375)
(40, 692508.6875)
(41, 696700.5625)
(42, 615305.625)
(43, 504780.4375)
(44, 505154.0)
(45, 507697.0625)
(46, 498239.1875)
(47, 478827.5)
(48, 531659.3125)
(49, 472687.5)
(50, 433654.9375)
(51, 504356.59375)
(52, 475822.34375)
(53, 465258.40625)
(54, 490428.53125)
(55, 542419.6875)
(56, 480332.28125)
(57, 456323.03125)
(58, 548866.5)
(59, 460200.1875)
(60, 582967.375)
(61, 467767.125)
(62, 399487.1875)
(63, 525414.75)
(64, 563015.5)
(65, 630127.125)
(66, 339907.625)
(67, 485001.0625)
(68, 541414.6875)
(69, 637931.8125)
(70, 424327.5)
(71, 444804.25)
(72, 542814.6875)
(73, 624015.6875)
(74, 405953.71875)
(75, 523452.90625)
(76, 604742.4375)
(77, 624313.0625)
(78, 665899.8125)
(79, 796917.625)
(80, 1059727.875)
(81, 1661096.375)
(82, 3876985.5)
(83, 5157832.0)
(84, 2041864.25)
(85, 5117962.0)
(86, 5582782.0)
(87, 9489012.0)
(88, 28304358.0)
(89, 92396984.0)
(90, 135757312.0)
(91, 30141958.0)
(92, 36246224.0)
(93, 63904096.0)
(94, 27171200.0)
(95, 22396498.0)
(96, 18266130.0)
(97, 25967810.0)
(98, 23575290.0)
(99, 8453866.0)
(100, 13056855.0)
(101, 7837615.5)
(102, 10242168.0)
(103, 8700571.0)
(104, 178546768.0)
(105, 311015104.0)
(106, 264007536.0)
(107, 31766490.0)
(108, 79658920.0)
(109, 19210790.0)
(110, 20177744.0)
(111, 24349004.0)
(112, 158815472.0)
(113, 51590388.0)
(114, 42294844.0)
(115, 20198332.0)
(116, 26488356.0)
(117, 14971826.0)
(118, 296145664.0)
(119, 11408661504.0)
(120, 472693047296.0)
(121, 1.5815737104924672e+16)
(122, 2.7206068612442637e+30)
(123, inf)
(124, nan)
(125, nan)
(126, nan)
(127, nan)
(128, nan)
(129, nan)
(130, nan)
(131, nan)
(132, nan)
(133, nan)
(134, nan)
(135, nan)
(136, nan)
(137, nan)
(138, nan)
(139, nan)
(140, nan)
(141, nan)
(142, nan)
(143, nan)
(144, nan)
(145, nan)
(146, nan)
(147, nan)
(148, nan)
(149, nan)
(150, nan)
(151, nan)
(152, nan)
(153, nan)
(154, nan)
(155, nan)
(156, nan)
(157, nan)
(158, nan)
(159, nan)
(160, nan)
(161, nan)
(162, nan)
(163, nan)
(164, nan)
(165, nan)
(166, nan)
(167, nan)
(168, nan)
(169, nan)
(170, nan)
(171, nan)
(172, nan)
(173, nan)
(174, nan)
(175, nan)
(176, nan)
(177, nan)
(178, nan)
(179, nan)
(180, nan)
(181, nan)
(182, nan)
(183, nan)
(184, nan)
(185, nan)
(186, nan)
(187, nan)
(188, nan)
(189, nan)
(190, nan)
(191, nan)
(192, nan)
(193, nan)
(194, nan)
(195, nan)
(196, nan)
(197, nan)
(198, nan)
(199, nan)
(200, nan)
(201, nan)
(202, nan)
(203, nan)
(204, nan)
(205, nan)
(206, nan)
(207, nan)
(208, nan)
(209, nan)
(210, nan)
(211, nan)
(212, nan)
(213, nan)
(214, nan)
(215, nan)
(216, nan)
(217, nan)
(218, nan)
(219, nan)
(220, nan)
(221, nan)
(222, nan)
(223, nan)
(224, nan)
(225, nan)
(226, nan)
(227, nan)
(228, nan)
(229, nan)
(230, nan)
(231, nan)
(232, nan)
(233, nan)
(234, nan)
(235, nan)
(236, nan)
(237, nan)
(238, nan)
(239, nan)
(240, nan)
(241, nan)
(242, nan)
(243, nan)
(244, nan)
(245, nan)
(246, nan)
(247, nan)
(248, nan)
(249, nan)
(250, nan)
(251, nan)
(252, nan)
(253, nan)
(254, nan)
(255, nan)
(256, nan)
(257, nan)
(258, nan)
(259, nan)
(260, nan)
(261, nan)
(262, nan)
(263, nan)
(264, nan)
(265, nan)
(266, nan)
(267, nan)
(268, nan)
(269, nan)
(270, nan)
(271, nan)
(272, nan)
(273, nan)
(274, nan)
(275, nan)
(276, nan)
(277, nan)
(278, nan)
(279, nan)
(280, nan)
(281, nan)
(282, nan)
(283, nan)
(284, nan)
(285, nan)
(286, nan)
(287, nan)
(288, nan)
(289, nan)
(290, nan)
(291, nan)
(292, nan)
(293, nan)
(294, nan)
(295, nan)
(296, nan)
(297, nan)
(298, nan)
(299, nan)
(300, nan)
(301, nan)
(302, nan)
(303, nan)
(304, nan)
(305, nan)
(306, nan)
(307, nan)
(308, nan)
(309, nan)
(310, nan)
(311, nan)
(312, nan)
(313, nan)
(314, nan)
(315, nan)
(316, nan)
(317, nan)
(318, nan)
(319, nan)
(320, nan)
(321, nan)
(322, nan)
(323, nan)
(324, nan)
(325, nan)
(326, nan)
(327, nan)
(328, nan)
(329, nan)
(330, nan)
(331, nan)
(332, nan)
(333, nan)
(334, nan)
(335, nan)
(336, nan)
(337, nan)
(338, nan)
(339, nan)
(340, nan)
(341, nan)
(342, nan)
(343, nan)
(344, nan)
(345, nan)
(346, nan)
(347, nan)
(348, nan)
(349, nan)
(350, nan)
(351, nan)
(352, nan)
(353, nan)
(354, nan)
(355, nan)
(356, nan)
(357, nan)
(358, nan)
(359, nan)
(360, nan)
(361, nan)
(362, nan)
(363, nan)
(364, nan)
(365, nan)
(366, nan)
(367, nan)
(368, nan)
(369, nan)
(370, nan)
(371, nan)
(372, nan)
(373, nan)
(374, nan)
(375, nan)
(376, nan)
(377, nan)
(378, nan)
(379, nan)
(380, nan)
(381, nan)
(382, nan)
(383, nan)
(384, nan)
(385, nan)
(386, nan)
(387, nan)
(388, nan)
(389, nan)
(390, nan)
(391, nan)
(392, nan)
(393, nan)
(394, nan)
(395, nan)
(396, nan)
(397, nan)
(398, nan)
(399, nan)
(400, nan)
(401, nan)
(402, nan)
(403, nan)
(404, nan)
(405, nan)
(406, nan)
(407, nan)
(408, nan)
(409, nan)
(410, nan)
(411, nan)
(412, nan)
(413, nan)
(414, nan)
(415, nan)
(416, nan)
(417, nan)
(418, nan)
(419, nan)
(420, nan)
(421, nan)
(422, nan)
(423, nan)
(424, nan)
(425, nan)
(426, nan)
(427, nan)
(428, nan)
(429, nan)
(430, nan)
(431, nan)
(432, nan)
(433, nan)
(434, nan)
(435, nan)
(436, nan)
(437, nan)
(438, nan)
(439, nan)
(440, nan)
(441, nan)
(442, nan)
(443, nan)
(444, nan)
(445, nan)
(446, nan)
(447, nan)
(448, nan)
(449, nan)
(450, nan)
(451, nan)
(452, nan)
(453, nan)
(454, nan)
(455, nan)
(456, nan)
(457, nan)
(458, nan)
(459, nan)
(460, nan)
(461, nan)
(462, nan)
(463, nan)
(464, nan)
(465, nan)
(466, nan)
(467, nan)
(468, nan)
(469, nan)
(470, nan)
(471, nan)
(472, nan)
(473, nan)
(474, nan)
(475, nan)
(476, nan)
(477, nan)
(478, nan)
(479, nan)
(480, nan)
(481, nan)
(482, nan)
(483, nan)
(484, nan)
(485, nan)
(486, nan)
(487, nan)
(488, nan)
(489, nan)
(490, nan)
(491, nan)
(492, nan)
(493, nan)
(494, nan)
(495, nan)
(496, nan)
(497, nan)
(498, nan)
(499, nan)
<ECODE> Can someone please show me what is wrong here?
nafizh1
Uncomment the first pair of comments in the for loop. The gradient buffers have to be manually reset before fresh gradients are calculated. Your for loop should be: <SCODE>for t in range(500):
    y_pred = x.mm(w1).clamp(min = 0).mm(w2)
    
    loss = (y_pred - y).pow(2).sum()
    print(t, loss.data[0])
    
    w1.grad.data.zero_()
    w2.grad.data.zero_()
    
    loss.backward()
    #print w1.grad.data
    #print w2.grad.data
    w1.data -= learning_rate * w1.grad.data
    w2.data -= learning_rate * w2.grad.data
<ECODE>
pranav
In the latest version of pytorch, uncommenting those 2 lines shows error. That is why I uncommented them. <SCODE>AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'data'
<ECODE>
nafizh1
I had this issue too and found out that in the latest the grad data is not created (not just initialized but its not even created) until backward is called and gradients need to be computed. The above code basically checks: If first iteration (i.e, t = 0) then don’t zero the data else zero out the grad data.
shaun
Thanks, that solved the problem. But I was wondering if there is a more elegant solution. Also, why do you have to zero the grad data every time in a loop? I assume that is something that should take care of itself.
nafizh1
tom
Chun_Li
@Chun_Li Yes we must.
shaun
cyyyyc123