一文搞懂前向传播和反向传播（PyTorch）

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在PyTorch框架中，模型的每个训练周期（epoch）都会通过循环迭代的方式， 依次执行前向传播与反向传播过程。 其中 前向传播 负责计算预测， 反向传播 负责通过梯度下降优化参数以最小化损失。 1.  前向传播：通过模型（model）计算预测值（predictions）和损失（loss）。 2. 反向传播：利用loss.backward()方法调用 PyTorch的autograd模块自动计算梯度，然后通过优化器（optimizer.step()）更新模型的参数。 一、前向传播 前向传播（ Forward Propagation ） 是什么 ？ 前向传播是神经网络 通过逐层计算，从输入层开始，经过隐藏层，最终到达输出层，以产生预测值的过程 。 在这个过程中，输入数据通过 网络中的权重和偏置进行线性变换 ，然后通过 激活函数进行非线性变换 ，得到每一层的输出。最终，输出层的输出即为神经网络的预测值。 一、输入层接收数据 输入 ………………………………