今天小编就为大家分享一篇Pytorch反向求导更新网络参数的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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