在 python/pytorch 中没有将其作为参数的函数中调用对象对我来说如何工作？

Question

我在 PyTorch 中学习神经网络，我遇到了：

#Loss function
criterion = nn.MSELoss()

#Optimizer
from torch import optim    
optimizer = optim.Adam(MLP.parameters(), lr=args['lr'], weight_decay=args['weight_decay'])


def train(train_loader, MLP, epoch): #MLP is the model
    
    MLP.train()
    start = time.time()
    
    epoch_loss = []

    for batch in train_loader:
        
        sample, label = batch
        
        optimizer.zero_grad()

        #Forward
        pred = MLP(sample)
        loss = criterion(pred, label)
        epoch_loss.append(loss.data)

        #Backward
        loss.backward()
        optimizer.step()

    epoch_loss = np.asarray(epoch_loss)
    
    end = time.time()
    print('Epoch: {}, Loss: {:.4f} +/- {:.4f}, Time: {}'.format(epoch+1, epoch_loss.mean(), epoch_loss.std(), end-start))
    
    return epoch_loss.mean()

好吧，“标准”和“优化器”是我没有像对模型 (MLP) 那样作为函数“训练”的参数传递的对象，但它起作用了。它适用于任何功能还是只是 PyTorch 的东西？

Answer 1

这不是 Pytorch 的东西，这些被称为 global（相对于本地）变量。如果您想掌握 Pytorch，我建议您更熟悉 Python 语言和一般编程。

在 python/pytorch 中没有将其作为参数的函数中调用对象对我来说如何工作？

How does it work for me to call an object in a function that doesnt have it as a parameter in python/pytorch?

python

neural-network

pytorch