温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

怎么在Pytorch中实现反向求导更新网络参数

发布时间:2021-05-20 18:01:46 来源:亿速云 阅读:284 作者:Leah 栏目:开发技术

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。

方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度

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

pytorch的优点

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

关于怎么在Pytorch中实现反向求导更新网络参数问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI