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PyTorch中怎么更新模型參數(shù)

小億
148
2024-05-10 15:39:57
欄目: 深度學習

在PyTorch中，要更新模型的參數(shù)，通常會使用優(yōu)化器（Optimizer）來幫助模型更新參數(shù)。以下是一個基本的更新模型參數(shù)的步驟：

  1. 定義模型和損失函數(shù)：
import torch
import torch.nn as nn

# 定義模型
model = nn.Linear(in_features=10, out_features=1)

# 定義損失函數(shù)
criterion = nn.MSELoss()
  1. 定義優(yōu)化器：
import torch.optim as optim

# 定義優(yōu)化器，如SGD、Adam等
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
  1. 訓練模型并更新參數(shù)：
# 假設有輸入數(shù)據(jù) x 和目標值 y
x = torch.randn(5, 10)
y = torch.randn(5, 1)

# 將模型設為訓練模式
model.train()

# 計算模型輸出
output = model(x)

# 計算損失
loss = criterion(output, y)

# 清空之前的梯度
optimizer.zero_grad()

# 反向傳播計算梯度
loss.backward()

# 更新參數(shù)
optimizer.step()

通過以上步驟，模型的參數(shù)會根據(jù)損失函數(shù)的梯度更新，從而逐步優(yōu)化模型的性能。

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