[已解决]optimize object如何与loss function联系

catalpa-bungei

trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)
l = loss(net(X) ,y)
trainer.zero_grad()
l.backward()
trainer.step()

哪里构建了trainer和loss之间的联系呀？如果没有联系，那trainer如何通过loss来更新参数呢？

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isdkz

2023-4-5 18:56:04

catalpa-bungei 发表于 2023-4-5 18:51
但我还是不能理解，具体哪一步构建了trainer和loss function之间的联系。是因为它们同属这个net，所以自 ...

实际上，trainer 和损失函数之间的联系并非直接显式地在代码中创建。相反，它们之间的联系是通过反向传播过程和网络参数的梯度实现的。

当你计算损失函数（例如 l = loss(net(X), y)）时，你会得到一个标量值，该值表示神经网络的预测值与实际值之间的差异。接下来，当你调用 l.backward() 时，PyTorch 会计算损失函数关于网络参数的梯度。这是损失函数和神经网络参数之间联系的关键。这些梯度存储在网络参数的 .grad 属性中。

然后，当你调用 trainer.step() 时，优化器会根据梯度来更新网络参数。优化器知道需要更新哪些参数，因为你在创建优化器时传入了 net.parameters()，这使得优化器能够访问神经网络的所有参数。

因此，虽然代码中并没有显式地连接 trainer 和损失函数，但它们之间的联系是通过反向传播过程中计算的梯度实现的。梯度实际上反映了损失函数对于网络参数的敏感程度，所以通过梯度更新参数，实际上是在使损失函数最小化。

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catalpa-bungei

isdkz 发表于 2023-4-5 18:01
在这个代码示例中，trainer 和 loss 之间的联系是通过 PyTorch 的自动微分和优化器功能实现的。下面是这个 ...

假如我在这个net中有多种loss function, trainer如何选呢？比如
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.03)
l = loss1(net(X) ,y)
l =loss2(net(X),y)
trainer.zero_grad()
l.backward()
trainer.step(

catalpa-bungei

isdkz 发表于 2023-4-5 18:18
如果你的神经网络有多个损失函数，你需要将它们组合成一个总损失函数，然后让优化器基于这个总损失函数进 ...

但我还是不能理解，具体哪一步构建了trainer和loss function之间的联系。是因为它们同属这个net，所以自动对应吗？