怎么在Pytorch中實現反向求導更新網絡參數

怎么在Pytorch中實現反向求導更新網絡參數？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

方法一：手動計算變量的梯度，然后更新梯度

import torch
from torch.autograd import Variable
# 定義參數
w1 = Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True)
# 定義輸出
d = torch.mean(w1)
# 反向求導
d.backward()
# 定義學習率等參數
lr = 0.001
# 手動更新參數
w1.data.zero_() # BP求導更新參數之前,需先對導數置0
w1.data.sub_(lr*w1.grad.data)

一個網絡中通常有很多變量,如果按照上述的方法手動求導,然后更新參數,是很麻煩的,這個時候可以調用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
# 這里假設我們定義了一個網絡,為net
steps = 10000
# 定義一個optim對象
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)
# 在for循環中更新參數
for i in range(steps):
 optimizer.zero_grad() # 對網絡中參數當前的導數置0
 output = net(input) # 網絡前向計算
 loss = criterion(output, target) # 計算損失
 loss.backward() #　得到模型中參數對當前輸入的梯度
 optimizer.step() # 更新參數

注意：torch.optim只用于參數更新和對參數的梯度置０，不能計算參數的梯度，在使用torch.optim進行參數更新之前，需要寫前向與反向傳播求導的代碼

pytorch的優點

1.PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架；2.設計追求最少的封裝；3.設計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，FAIR的支持足以確保PyTorch獲得持續的開發更新；5.PyTorch作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

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