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怎么在Pytorch中实现反向求导更新网络参数?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True) # 定义输出 d = torch.mean(w1) # 反向求导 d.backward() # 定义学习率等参数 lr = 0.001 # 手动更新参数 w1.data.zero_() # BP求导更新参数之前,需先对导数置0 w1.data.sub_(lr*w1.grad.data)
一个网络中通常有很多变量,如果按照上述的方法手动求导,然后更新参数,是很麻烦的,这个时候可以调用torch.optim
方法二:使用torch.optim
import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 这里假设我们定义了一个网络,为net steps = 10000 # 定义一个optim对象 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01) # 在for循环中更新参数 for i in range(steps): optimizer.zero_grad() # 对网络中参数当前的导数置0 output = net(input) # 网络前向计算 loss = criterion(output, target) # 计算损失 loss.backward() # 得到模型中参数对当前输入的梯度 optimizer.step() # 更新参数
注意:torch.optim只用于参数更新和对参数的梯度置0,不能计算参数的梯度,在使用torch.optim进行参数更新之前,需要写前向与反向传播求导的代码
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架;2.设计追求最少的封装;3.设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法;4.与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新;5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
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