pytorch基础教程2

1. 四部曲

1）forward; 2) 计算误差 ；3）backward; 4) 更新

eg:

1）outputs = net(inputs)

2）loss = criterion(outputs, labels)

3）loss.backward()

4）optimizer.step()

其中，每步关键

1）定义网络

2）定义loss: criterion = nn.CrossEntropyLoss()

3）自动求导

 

4) 定义优化方法： optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

 

由此，麻烦的是1），2）

2.

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