关于pytorch中网络loss传播和参数更新的理解

最新推荐文章于 2025-01-03 19:39:18 发布
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分类专栏： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smallwhite620451/article/details/108388640
本文详细介绍了PyTorch中如何计算网络损失(loss)并进行反向传播，以及如何利用优化算法更新参数。通过定义损失函数、执行loss.backward()进行误差反向传播，获取每个参数的梯度。接着讲解了使用torch.optim包选择优化算法更新网络参数的步骤，并强调了在更新前需清零梯度的重要性。

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转载自https://www.jb51.net/article/168009.htm

1. loss计算和反向传播

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import torch.nn as nn

  

criterion = nn.MSELoss().cuda()

  

output = model(input)

  

loss = criterion(output, target)

loss.backward()

通过定义损失函数：criterion，然后通过计算网络真实输出和真实标签之间的误差，得到网络的损失值：loss；

最后通过loss.backward()完成误差的反向传播，通过pytorch的内在机制完成自动求导得到每个参数的梯度。

需要注意，在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化或最大化，一般是通过梯度进行网络模型的参数更新，通过loss的

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