[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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isdkz

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。下面是这个过程的解释：

• 首先，你创建了一个神经网络 net。
• 接着，你为神经网络定义了一个优化器 trainer，这里使用了随机梯度下降（SGD）优化器。在创建 trainer 时，你将神经网络的参数 net.parameters() 作为输入。这使得 trainer 能够了解要优化的参数。
• 接下来，你计算了损失函数 l。loss(net(X), y) 这个表达式计算了网络预测值与实际值之间的差异。这里，net(X) 表示神经网络的预测值，而 y 是实际值。
• 然后，你使用 trainer.zero_grad() 将神经网络参数的梯度清零。这是一个重要步骤，因为在 PyTorch 中，梯度是累积的，如果不清零，梯度会累加到之前的梯度上。
• 使用 l.backward() 计算损失函数 l 关于网络参数的梯度。这里，PyTorch 的自动微分功能会计算损失函数相对于每个参数的梯度，并将其存储在参数的 .grad 属性中。
• 最后，你调用了 trainer.step()，这会使用之前计算的梯度来更新网络参数。优化器 trainer 知道哪些参数需要更新，因为它在创建时接收了 net.parameters()。
  

因此，虽然代码中并没有显式地连接 trainer 和 loss，但它们之间的联系是通过计算梯度并将其存储在神经网络参数中实现的。然后，优化器使用这些梯度来更新参数，从而最小化损失函数。

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(

isdkz

catalpa-bungei 发表于 2023-4-5 18:04
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.param ...

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行优化。

通常，你可以通过对多个损失函数进行加权求和来实现这一目标。权重可以根据任务的重要性或其他标准进行选择。

下面是一个示例，展示了如何将两个损失函数 loss1 和 loss2 结合在一起：

1. # 计算两个损失函数
   
2. loss1_value = loss1(net(X1), y1)
   
3. loss2_value = loss2(net(X2), y2)
   
4. 
   
5. # 定义损失函数的权重
   
6. weight1 = 0.5
   
7. weight2 = 0.5
   
8. 
   
9. # 计算总损失函数
   
10. total_loss = weight1 * loss1_value + weight2 * loss2_value
    
11. 
    
12. # 使用优化器进行优化
    
13. trainer.zero_grad()
    
14. total_loss.backward()
    
15. trainer.step()

复制代码

在这个示例中，我们首先计算了两个损失函数的值：loss1_value 和 loss2_value。然后，我们定义了两个权重 weight1 和 weight2，

将两个损失函数按权重相加，得到总损失函数 total_loss。接下来的步骤与之前的例子类似：将梯度清零，计算总损失函数关于网络参数的梯度，然后使用优化器更新参数。

当然，你可以根据实际需求调整权重。在某些情况下，可能需要通过交叉验证或其他方法来选择最佳权重。

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？

isdkz

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。