深入探究PyTorch核心特性之自動求導(dǎo)和優(yōu)化
一、自動求導(dǎo)
在PyTorch中，所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心是autograd包。先簡單理解這個包，然后我們會去訓(xùn)練我們的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
autograd包提供了所有張量上的自動求導(dǎo)操作。它是一個在運行時定義的框架，這意味著你的反向傳播是由你的代碼運行方式?jīng)Q定的，因此每次迭代可以不同。
讓我們通過一些簡單的例子來更好地理解這個概念：
二、梯度
我們可以通過調(diào)用.backward()來進行反向傳播，計算梯度：
out.backward() # 輸出梯度 d(out)/dx print(x.grad)
三、訓(xùn)練模型
在定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，我們可以將數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)中，并使用反向傳播計算梯度。然后使用優(yōu)化器更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重：
import torch.optim as optim # 創(chuàng)建優(yōu)化器（隨機梯度下降） optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # 在訓(xùn)練循環(huán)中： optimizer.zero_grad() # 清零梯度緩存 output = net(input) # 輸入數(shù)據(jù)并得到輸出 loss = criterion(output, target) # 計算損失函數(shù) loss.backward() # 反向傳播 optimizer.step() # 更新權(quán)重
到此，你已經(jīng)了解了如何在PyTorch中使用自動求導(dǎo)和優(yōu)化器進行模型訓(xùn)練。在實際使用中，你會發(fā)現(xiàn)這兩個特性極大地簡化了訓(xùn)練過程，使得PyTorch在深度學(xué)習(xí)框架中備受青睞。
到此這篇關(guān)于深入探討PyTorch核心特性自動求導(dǎo)和優(yōu)化的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch核心特性內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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