1. 四部曲

1)forward; 2) 计算误差 ;3)backward; 4) 更新

eg:

1)outputs = net(inputs)

2)loss = criterion(outputs, labels)

3)loss.backward()

4)optimizer.step()

其中,每步关键

1)定义网络

2)定义loss: criterion = nn.CrossEntropyLoss()

3)自动求导

4) 定义优化方法: optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

由此,麻烦的是1),2)

2.

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