14、学习机制与PyTorch自动求导的深入探索

学习机制与PyTorch自动求导的深入探索

1. 学习机制基础

在学习过程中，我们需要计算损失函数关于参数的梯度，以此来更新参数以优化模型。以下是相关函数的定义：

def dmodel_dw(t_u, w, b):
    return t_u

def dmodel_db(t_u, w, b):
    return 1.0

def grad_fn(t_u, t_c, t_p, w, b):
    dloss_dtp = dloss_fn(t_p, t_c)
    dloss_dw = dloss_dtp * dmodel_dw(t_u, w, b)
    dloss_db = dloss_dtp * dmodel_db(t_u, w, b)
    return torch.stack([dloss_dw.sum(), dloss_db.sum()])

这些函数用于计算模型关于权重 w 和偏置 b 的梯度。

2. 迭代拟合模型

我们可以通过迭代的方式来更新参数，使模型拟合数据。一个训练迭代周期（epoch）是指对所有训练样本的参数进行一次更新。以下是训练循环的代码：

def training_loop(n_epochs, learning_rate, params, t_u, t_c):
    for epoch in range(1, n_epochs + 1):
        w, b = para