loss.backward()的含义
时间: 2024-05-21 07:14:49 浏览: 87
浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义
在深度学习中,我们使用反向传播算法来计算神经网络的梯度,以便在训练过程中更新网络的权重参数。在PyTorch中,我们可以使用`loss.backward()`方法来计算网络的梯度。
具体来说,`loss.backward()`将计算当前batch的损失函数对网络中每个可学习参数的梯度。然后,这些梯度被存储在每个参数的`.grad`属性中。接下来,我们可以使用优化器(如SGD、Adam等)来更新网络的参数,使得损失函数在训练过程中逐渐减小。
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