qq_56988539的博客

原创 Pytorch实现mnist模拟手写数字识别

更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用loss.backward()后，会一层层的反向传播计算每个w的梯度值，并保存到该w的.grad属性中。（默认值：False）(pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()表示计算预测正确的样本数量，并将其作为一个标量值返回。