反向传播 python

反向传播是神经网络中的一种优化算法，用于计算损失函数对于每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。在Python中，可以使用自动微分库（如TensorFlow、PyTorch）来实现反向传播。

以PyTorch为例，反向传播可以通过以下步骤实现：

1. 定义模型：使用PyTorch的nn.Module类定义神经网络模型。

2. 定义损失函数：选择适当的损失函数，如交叉熵损失函数。

3. 定义优化器：选择适当的优化器，如随机梯度下降（SGD）。

4. 训练模型：对于每个训练样本，执行以下步骤：

a. 将输入数据传递给模型，得到输出。

b. 计算损失函数。

c. 使用优化器计算梯度并更新参数。