我对我的模型的前向传递有信心,我如何控制它的后向传递?
这不是一个关于什么是反向传播的理论问题。这是一个实用的问题,即是否有适合可视化/跟踪/控制反向传播期间发生的情况的工具。
理想情况下,该工具将允许可视化模型的计算图的结构(模型操作的图)、其输入及其可训练参数。
现在,我这样做:
loss.backward()
我想想象一下这一步会发生什么。
backpropagation pytorch
backpropagation ×1
pytorch ×1