optimizer.step() 如何取模型最近的损失？

Question

我正在看一个模型的pytorch的例子：

https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py

for epoch in range(2): # 多次遍历数据集

running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
    # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
    inputs, labels = data

    # zero the parameter gradients
    optimizer.zero_grad()

    # forward + backward + optimize
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # print statistics
    running_loss += loss.item()
    if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
        print(f'[{epoch + 1}, {i + 1:5d}] loss: {running_loss / 2000:.3f}')
        running_loss = 0.0

print('Finished Training')

我有一个非常基本的问题 - 优化器从未插入或定义到模型中（类似于 keras 中的 model.compile）。它也没有收到最后一批或时代的损失或标签。它如何“知道”执行优化步骤？

Answer 1

在优化器实例化时传递模型参数：

optimizer = optim.Adam(model.parameters())

optimizer.step 更新这些参数。

在调用 step 方法之前在 loss.backward() 步计算梯度。

Answer 2

与其考虑损失和参数之间的关系，不如将它们视为没有关联的独立事件。实际上，有两个不同的元素会影响参数及其缓存的梯度。

autograd 机制（负责执行梯度计算的进程）允许您在 torch.Tensor（你的损失），这将依次反向传播所有允许计算此最终张量值的节点张量。这样做，它将浏览所谓的计算图，通过更改它们的 grad 属性来更新每个参数的梯度。这意味着在 backward 调用结束时，用于计算此输出的网络学习参数将具有 grad 属性，其中包含关于该参数的损失梯度。
```
loss.backward()
```
优化器 独立于反向传递，因为它不依赖它。根据您的用例，您可以一次、多次或以不同的损失条款向后调用您的图表。优化器的任务是独立获取模型参数（与网络架构或其计算图无关）并使用给定的优化例程（例如通过 Stochastic Gradient Descent, Root Mean Squared Propagation 等）更新它们。它遍历初始化时使用的所有参数，并使用它们各自的梯度值更新它们（应该通过至少一次反向传播将其存储在 grad 属性中。
```
optimizer.step()
```

重要提示：

请记住，虽然后向过程和使用优化器的实际更新调用是隐式链接的，但优化器将使用前向后调用计算的结果。
在 PyTorch 中，参数梯度保存在内存中，因此您必须在执行新的反向调用之前清除它们。这是使用优化器的 zero_grad 函数完成的。实际上，它会清除已注册为参数的张量的 grad 属性。

optimizer.step() 如何取模型最近的损失？

how does optimizer.step() takes the recent loss of the model?

python

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pytorch

pytorch-dataloader