因此,loss.grad_fn表示了计算loss值时所涉及的最后一个操作(通常是某种形式的损失函数计算,比如均方误差、交叉熵等)。 通过检查loss.grad_fn,你可以了解PyTorch是如何构建计算图来计算损失值的,尽管在大多数情况下,你不需要直接访问这个属性来训练你的模型。 然而,了解它的存在和它的作用对于深入理解PyTorch的自动微...
需要注意的是:Pytorch中,运算得到的张量会自动被赋值grad_fn属性,但是自己创建的不会。这里虽然out_list的值一样,但是Tensor是创建向量的操作,不会赋予grad_fn属性,导致梯度计算断开,因此两者的在梯度计算上是不一样的。 另外需要注意的是:requires_grad设为True不代表grad_fn不为None,易混概念见下文 Pytorch中自...
loss.backward() print(b.grad_fn)# 输出: <RepeatBackward object at 0x7f2c903a10f0> print(b.grad)# 输出: tensor([[0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333], # [0.3333, 0.3333]]) print(tmp.grad_fn)# 输出:<SliceBackward object at 0x7f2c90393f60> print(tmp.grad)# 输出:tensor([1., 1...
使用loss.grad_fn = LossBackward0,把反向传播函数作为微分图中节点绑定给loss. 构造边,连接output2.grad_fn节点与loss.grad_fn节点,即给LossBackward0这个节点的next_edges赋值,next_edges = gradient_edge(output2), 至此,pytorch中的微分图构建完成,只要给loss.grad_fn输入1,就可以通过其next_edges找到output2...
optimizer.zero_grad() # 清空上一步的残余更新参数值 loss.backward() # 误差反向传播, 计算参数更新值 optimizer.step() # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 可视化训练过程 ...
PyTorchgrad_fn的作⽤以及RepeatBackward,SliceBackward⽰ 例 变量.grad_fn表明该变量是怎么来的，⽤于指导反向传播。例如loss = a+b，则loss.gard_fn为<AddBackward0 at 0x7f2c90393748>，表明loss是由相加得来的，这个grad_fn可指导怎么求a和b的导数。程序⽰例：import torch w1 = torch.tensor(2.0,...
tensor(0.5067, grad_fn=<MseLossBackward0>) ## 跟踪loss反向传播的方向,使用.grad_fn属性打印,可以看到一张完整的计算图 # 下面是正向传播 # input->conv2d->relu->maxpool2d->conv2d->relu->maxpool3d # ->view->linear->relu->linear->relu->linear ...
tensor(0.8185, grad_fn=<BinaryCrossEntropyBackward>) PyTorch官方更推荐使用BCEWithLogitsLoss这个内置了sigmoid函数的类。内置的sigmoid函数可以让精度问题被缩小(因为将指数运算包含在了内部),以维持算法运行时的稳定性。所以,当我们的输出层使用sigmoid函数时,我们就可以使用BCEWithLogitsLoss作为损失函数。
optimizer.zero_grad() # 前向传播 outputs = model(inputs) # 使用上述定义好的损失函数计算损失 loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播计算好的损失 loss.backward() # 更新参数 optimizer.step() 上述代码中,我们使用nn.MSELoss()定义使用均方差损失函数,并用criterion变量名指代,单词criterion本身的...
loss.backward() optimizer.step() 首先模型会通过输入的图像与标签计算相应的损失函数; 然后清除之前过往的梯度optimizer.zero_grad(); 进行梯度的回传,并计算当前的梯度loss.backward()反向传播,计算当前梯度; 根据当前的梯度来更新网络参数。一般来说是进来...