22、自动优化：深度学习框架的新境界

自动优化：深度学习框架的新境界

在深度学习的世界里，训练神经网络是一项核心任务。传统上，我们需要手动编写反向传播逻辑，这不仅繁琐，而且容易出错。不过，随着自动求导（autograd）系统的出现，这一切都变得简单起来。

1. 使用 autograd 训练神经网络

在没有 autograd 时，手动编写反向传播逻辑是一件复杂的事情。例如，下面是一个简单的手动反向传播的神经网络代码：

import numpy
np.random.seed(0)
data = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
target = np.array([[0],[1],[0],[1]])
weights_0_1 = np.random.rand(2,3)
weights_1_2 = np.random.rand(3,1)
for i in range(10):

    layer_1 = data.dot(weights_0_1)
    layer_2 = layer_1.dot(weights_1_2)

    diff = (layer_2 - target)
    sqdiff = (diff * diff)
    loss = sqdiff.sum(0)
    layer_1_grad = diff.dot(weights_1_2.transpose())
    weight_1_2_update = layer_1.transpose().dot(diff)
    weight_0_1_update = data.transpose().dot(layer_1_grad)

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