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
以上这篇Pytorch反向求导更新网络参数的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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Pytorch,反向求导,参数
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年10月06日
2024年10月06日
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- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
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- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]