深入探究PyTorch核心特性之自動求導和優(yōu)化
更新時間：2023年07月28日 09:58:35 作者：小小張說故事
在你已經掌握了如何使用PyTorch構建神經網絡的基礎上，接下來我們將深入探討PyTorch的兩個核心特性：自動求導（Autograd）和優(yōu)化（Optimization），這兩個特性在深度學習模型的訓練過程中起著至關重要的作用，感興趣的同學一起來看看吧
一、自動求導
在PyTorch中，所有神經網絡的核心是autograd包。先簡單理解這個包，然后我們會去訓練我們的第一個神經網絡。
autograd包提供了所有張量上的自動求導操作。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決定的，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、訓練模型
在定義神經網絡后，我們可以將數(shù)據輸入到網絡中，并使用反向傳播計算梯度。然后使用優(yōu)化器更新網絡的權重：
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) # 在訓練循環(huán)中： optimizer.zero_grad() # 清零梯度緩存 output = net(input) # 輸入數(shù)據并得到輸出 loss = criterion(output, target) # 計算損失函數(shù) loss.backward() # 反向傳播 optimizer.step() # 更新權重
到此，你已經了解了如何在PyTorch中使用自動求導和優(yōu)化器進行模型訓練。在實際使用中，你會發(fā)現(xiàn)這兩個特性極大地簡化了訓練過程，使得PyTorch在深度學習框架中備受青睞。
到此這篇關于深入探討PyTorch核心特性自動求導和優(yōu)化的文章就介紹到這了,更多相關PyTorch核心特性內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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