pytorch.backward()
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：PDF
简介：
通过实例演示y = w * x，并实现自动生成梯度。具体步骤如下：
初始化参数：
w = torch.tensor([[2.0]], requires_grad=True)
定义输入数据：
x = torch.tensor([[3.0, 4.0,5.0]])
创建目标变量：
y_true = torch.tensor([[6.0,8.0,10.0]])
构建模型：
def forward(x):
return w * x
定义损失函数：
criterion = nn.MSELoss()
选择优化器：
optimizer = optim.Adam([w], lr=0.05)
执行训练过程：
for epoch in range(100):
y_pred = forward(x)
loss = criterion(y_pred, y_true)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
打印最终结果：
print(训练完成后，权重为：, w.item())
全部评论 (0)
还没有任何评论哟~
