解释以下代码# 前向传播 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 后向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()
时间: 2024-02-10 08:05:29 浏览: 101
BP.zip_BP算法_DEMO_backward forward_前向传播_前向后向传播
这段代码是深度学习中训练神经网络的关键代码段,主要包含三个部分:
1. 前向传播:将输入的数据(images)通过神经网络模型(model)进行计算,得到模型输出(outputs);
2. 计算损失:将模型输出(outputs)与标签(labels)进行比较,计算损失(loss),用于衡量模型预测结果与真实结果的差距;
3. 后向传播和优化:根据损失(loss)计算模型参数的梯度,使用反向传播算法将梯度传回网络中,并根据梯度对模型参数进行优化,更新模型参数。
具体来说,optimizer.zero_grad()用于清空之前的梯度信息,loss.backward()用于计算梯度,optimizer.step()用于根据梯度更新模型参数。整个过程循环进行,直到达到训练次数的要求或达到一定的准确率。
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