深入探究PyTorch核心特性之自動(dòng)求導(dǎo)和優(yōu)化
一、自動(dòng)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(gè)包，然后我們會去訓(xùn)練我們的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
autograd包提供了所有張量上的自動(dòng)求導(dǎo)操作。它是一個(gè)在運(yùn)行時(shí)定義的框架，這意味著你的反向傳播是由你的代碼運(yùn)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(gè)概念：
二、梯度
我們可以通過調(diào)用.backward()來進(jìn)行反向傳播，計(jì)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(jì)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(jī)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(jì)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(dòng)求導(dǎo)和優(yōu)化器進(jìn)行模型訓(xùn)練。在實(shí)際使用中，你會發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)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(dòng)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！
相關(guān)文章
python中urllib.unquote亂碼的原因與解決方法
這篇文章主要給大家介紹了python中urllib.unquote亂碼的原因與解決方法，文中介紹的非常詳細(xì)，對大家具有一定的參考價(jià)值，需要的朋友可以參考學(xué)習(xí)，下面跟著小編一起來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧。2017-04-04
今天與大家一起分享使用Python來發(fā)現(xiàn)隱藏的wifi，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下2020-03-03
這三個(gè)好用的python函數(shù)你不能不知道!
作為21世紀(jì)最流行的語言之一,Python當(dāng)然有很多有趣的功能值得深入探索和研究.今天通過理論和實(shí)際例子來討論,需要的朋友可以參考下2021-06-06
Python實(shí)現(xiàn)115網(wǎng)盤自動(dòng)下載的方法
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)115網(wǎng)盤自動(dòng)下載的方法,可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)用115客戶端進(jìn)行下載的功能,非常實(shí)用,需要的朋友可以參考下2014-09-09
下面小編就為大家?guī)硪黄钊肜斫鈖ython中的淺拷貝和深拷貝。小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2016-05-05
Python實(shí)現(xiàn)從SQL型數(shù)據(jù)庫讀寫dataframe型數(shù)據(jù)的方法【基于pandas】
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)從SQL型數(shù)據(jù)庫讀寫dataframe型數(shù)據(jù)的方法,涉及Python基于pandas的數(shù)據(jù)庫讀寫相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-03-03
這篇文章主要介紹了Python matplotlib繪圖可視化知識點(diǎn)整理(小結(jié)),小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2021-09-09
Python attrs提高面向?qū)ο缶幊绦试敿?xì)
Python是面向?qū)ο蟮恼Z言，一般情況下使用面向?qū)ο缶幊虝沟瞄_發(fā)效率更高，軟件質(zhì)量更好，并且代碼更易于擴(kuò)展，可讀性和可維護(hù)性也更高，但是Python的類寫起來是真的累，這是可以在創(chuàng)建類的時(shí)候自動(dòng)添加上attrs模塊，下面文章我們就來介紹這個(gè)東西,需要的朋友可參考一下2021-09-09
Python中數(shù)據(jù)庫操作庫實(shí)戰(zhàn)示例
本文將詳細(xì)介紹Python中最主流、最實(shí)用的數(shù)據(jù)庫操作庫,涵蓋關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL、PostgreSQL、SQLite）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MongoDB、Redis）對應(yīng)的操作庫,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2026-02-02
Macbook air m1安裝python/anaconda全過程(圖文)
這篇文章主要介紹了Macbook air m1安裝python/anaconda全過程(圖文)，文中通過圖文介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-03-03