使用PyTorch的Backward（）编程实现例题 【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题

很高兴为你解答问题！关于使用PyTorch的backward()编程实现例题，我可以为您提供以下解答：

误差反向传播（backpropagation，BP）算法是深度学习中非常重要的一种算法。在PyTorch中，可以使用其自带的backward()函数来实现BP算法。下面是一个简单的例子：

import torch

# 定义输入和输出
inputs = torch.tensor([[0.8, 0.2], [0.1, 0.9]])
targets = torch.tensor([[0.4, 0.6], [0.1, 0.9]])

# 定义模型参数
w1 = torch.randn(2, 3, requires_grad=True)
w2 = torch.randn(3, 2, requires_grad=True)
b1 = torch.randn(1, 3, requires_grad=True)
b2 = torch.randn(1, 2, requires_grad=True)

# 前向传播
h = torch.matmul(inputs, w1) + b1
h_relu = torch.relu(h)
outputs = torch.matmul(h_relu, w2) + b2

# 计算损失并进行反向传播
loss = torch.nn.functional.mse_loss(outputs, targets)
loss.backward()

# 更新参数
with torch.no_grad():
    w1 -= 0.01 * w1.grad
    w2 -= 0.01 * w2.grad
    b1 -= 0.01 * b1.grad
    b2 -= 0.01 * b2.grad
    w1.grad.zero_()
    w2.grad.zero_()
    b1.grad.zero_()
    b2.grad.zero_()

在这个例子中，我们首先定义了一个包含两个输入和两个输出的简单的全连接神经网络。我们随机初始化了模型的权重和偏差，并对模型进行了一次前向传播，得到模型的输出并计算出损失。接下来，我们使用backward()函数计算出损失对每个模型参数的梯度，并使用梯度下降来更新模型参数。最后，我们将梯度清零以准备下一次迭代。

希望这个例子能为您提供帮助！