PyTorch中怎么更新模型参数

在PyTorch中，要更新模型的参数，通常会使用优化器（Optimizer）来帮助模型更新参数。以下是一个基本的更新模型参数的步骤：

定义模型和损失函数：

import torchimport torch.nn as nn# 定义模型model = nn.Linear(in_features=10, out_features=1)# 定义损失函数criterion = nn.MSELoss()

定义优化器：

import torch.optim as optim# 定义优化器，如SGD、Adam等optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

训练模型并更新参数：

# 假设有输入数据 x 和目标值 yx = torch.randn(5, 10)y = torch.randn(5, 1)# 将模型设为训练模式model.train()# 计算模型输出output = model(x)# 计算损失loss = criterion(output, y)# 清空之前的梯度optimizer.zero_grad()# 反向传播计算梯度loss.backward()# 更新参数optimizer.step()

通过以上步骤，模型的参数会根据损失函数的梯度更新，从而逐步优化模型的性能。