AttachingalosstoPyTorch'scomputationalgraph
创始人
2024-09-21 21:01:53
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将损失函数加入PyTorch的计算图中，可以让PyTorch自动计算梯度并进行反向传播。这是深度学习中非常重要的一步。下面是代码示例：

import torch

# 假设有一个输入x和目标y
x = torch.randn(10, 5)
y = torch.randn(10, 2)

# 定义模型和损失函数
model = torch.nn.Linear(5, 2)
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 将输入x输入模型中得到输出
output = model(x)

# 计算损失函数并将其与输出连接到计算图中
loss = criterion(output, y)
loss.backward()

在这个示例中，使用了torch.nn.Linear来创建一个简单的线性模型。定义了均方误差损失函数torch.nn.MSELoss，将输出和目标传入损失函数中，并计算损失函数。最后调用backward()函数执行反向传播并计算参数的梯度。

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