文件名称:
Pytorch反向求导更新网络参数的方法
开发工具:
文件大小: 38kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明：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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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