怎么在Pytorch中实现反向求导更新网络参数-创新互联

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方法一：手动计算变量的梯度，然后更新梯度

import torch
from torch.autograd import Variable
# 定义参数
w1 = Variable(torch.FloatTensor([1,2,3]),requires_grad = True)
# 定义输出
d = torch.mean(w1)
# 反向求导
d.backward()
# 定义学习率等参数
lr = 0.001
# 手动更新参数
w1.data.zero_() # BP求导更新参数之前,需先对导数置0
w1.data.sub_(lr*w1.grad.data)

一个网络中通常有很多变量,如果按照上述的方法手动求导,然后更新参数,是很麻烦的,这个时候可以调用torch.optim

方法二：使用torch.optim

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 这里假设我们定义了一个网络,为net
steps = 10000
# 定义一个optim对象
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.01)
# 在for循环中更新参数
for i in range(steps):
 optimizer.zero_grad() # 对网络中参数当前的导数置0
 output = net(input) # 网络前向计算
 loss = criterion(output, target) # 计算损失
 loss.backward() #　得到模型中参数对当前输入的梯度
 optimizer.step() # 更新参数

注意：torch.optim只用于参数更新和对参数的梯度置０，不能计算参数的梯度，在使用torch.optim进行参数更新之前，需要写前向与反向传播求导的代码

pytorch的优点

1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单

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