loss.backward

loss.backward()是PyTorch中用于计算损失函数对模型参数的梯度的函数。在训练神经网络时，我们需要通过反向传播算法计算损失函数对每个参数的梯度，然后使用优化器根据这些梯度来更新模型参数。在调用loss.backward()之前，需要先将优化器的梯度清零，以避免梯度累加的问题。同时，需要注意的是，每次调用backward()时，计算图会被释放，因此如果需要多次计算梯度，需要在第一次调用backward()时设置retain_graph=True。

相关问题

分别介绍一下 optimizer.zero_grad()；loss.backward()；loss.backward()

optimizer.zero_grad() 是 PyTorch 中的一个函数，用于将优化器中所有参数的梯度归零，以便进行下一次的反向传播计算。通常在每次计算完损失函数的梯度后，需要使用该函数来清空之前的梯度，避免对下一次反向传播计算造成影响。

loss.backward() 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算损失函数关于模型参数的梯度。在训练模型时，通常需要计算损失函数的梯度，以便更新模型参数。该函数会自动计算梯度并将其存储在各个参数的 .grad 属性中。

optimizer.step() 是 PyTorch 中的一个函数，用于更新模型参数。在计算完损失函数的梯度后，通常需要使用该函数来更新模型参数。该函数会按照指定的优化算法更新模型参数，以使其朝着更优的方向前进。通常在调用 optimizer.zero_grad() 和 loss.backward() 后，需要使用该函数来更新模型参数。

output.loss.backward()

在PyTorch中，`output.loss.backward()`是用于计算神经网络的梯度并进行反向传播的操作。梯度是指损失函数对网络参数的导数，通过计算梯度可以确定如何更新网络参数以最小化损失函数。所以`output.loss.backward()`的作用是根据损失函数对网络输出的值进行反向传播，并计算出每个参数的梯度。这样，我们就可以根据这些梯度来更新网络的参数，使得网络的输出更加接近目标值。这个操作通常在训练神经网络的过程中使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Loss.backward()](https://blog.csdn.net/shaopeng568/article/details/125716824)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [智能计算系统实验2.pdf](https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87505623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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