loss.backward() optimizer.step()是干嘛的

`loss.backward()` 是 PyTorch 中实现自动求导的核心函数之一。在深度学习中，通常需要对损失函数进行梯度计算，以便能够使用反向传播算法更新神经网络的参数。`loss.backward()` 正是用于实现这一过程的。

具体来说，`loss.backward()` 会自动计算当前损失函数对网络中所有可训练参数的梯度，并将这些梯度存储在参数的 `.grad` 属性中。这样，我们就可以使用这些梯度来更新参数值，以使得损失函数的值不断减小。

`optimizer.step()` 则是使用优化器来更新参数值的过程。在深度学习中，通常使用梯度下降法来求解损失函数的最小值。`optimizer.step()` 就是用于实现这一过程的。

具体来说，`optimizer.step()` 会使用优化器中定义的更新规则，根据参数的梯度值和学习率等超参数，更新网络的参数值。这样，可以使得损失函数的值不断减小，从而提高模型的性能。

相关问题

loss.backward() optimizer.step()

`loss.backward()` 是 PyTorch 中用于反向传播（backpropagation）的关键步骤。当你有一个计算损失的 `loss` 值，调用 `loss.backward()` 会根据计算图自动计算每个参数对损失的梯度。这个过程从 `loss` 开始，沿着模型的结构向上回溯，更新每个权重变量的梯度。

不进行 `loss.backward()` 的后果是，优化器 `optimizer` 没有足够的信息来调整参数，因为梯度是更新参数所必需的。如果在 `optimizer.step()` 之前忘记调用 `loss.backward()`，那么梯度将是 `None` 或者未定义。

这里是一个简单的示例：

# 假设我们有一个损失函数 `loss` 和一个优化器 `optimizer`
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for inputs, targets in data_loader:
    # 前向传播得到预测和损失
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 只有当准备好了更新时才进行反向传播和参数更新
    optimizer.zero_grad()  # 重置梯度为零，防止上一次迭代的影响
    loss.backward()        # 计算梯度
    optimizer.step()       # 使用梯度更新参数

optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

这是一个典型的训练神经网络的步骤。首先，optimizer.zero_grad()会将网络中所有可训练参数的梯度归零，以防止梯度累积。然后，loss.backward()会根据当前的损失值计算参数的梯度。最后，optimizer.step()会根据这些梯度更新网络中的参数，以使损失尽量减小。这个过程通常会在每个训练批次中重复多次，以逐渐优化网络的性能。