官方文档中的优化器的举例

for input, target in dataset:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

每行代码的含义

1. optimizer.zero_grad()

   • 清除上一次计算的梯度，确保当前的梯度计算是基于本次数据的。

2. output = model(input)

   • 将输入 input 传入模型，得到预测输出 output。

3. loss = loss_fn(output, target)

   • 计算预测结果 output 与实际标签 target 之间的损失，用损失函数 loss_fn 来衡量。

4. loss.backward()

   • 进行反向传播，计算损失对模型参数的梯度，存储在各参数的 grad 属性中。

5. optimizer.step()

   • 根据计算的梯度，使用优化器更新模型参数。

在实际开发中的应用

在深度学习模型训练中，优化器用于更新模型参数，使得损失（误差）逐步减小。例如，在图像分类任务中，模型会不断更新参数，使得预测结果更接近真实标签，提高分类准确率。

在示例中，CIFAR-10 是一个包含 10 类图片的常用数据集，每张图片都带有一个标签（target），用来表示图片的类别（如飞机、汽车、鸟等）。其中：

• input：是图片数据，表示模型的输入，即 dataloader 中 imgs 的部分。
• target：是标签数据，表示每张图片所属的真实类别，用于训练时的对比，帮助模型进行分类学习。

为什么要将 grad 设为 0？

grad 是模型参数的梯度（偏导数），表示损失函数相对于各个参数的变化率。

每次反向传播时，梯度会累积（因为 PyTorch 的默认行为是累加梯度）。如果不清除旧的梯度，每次计算的新梯度会与之前的叠加，导致更新的方向不准确。通过 optimizer.zero_grad() 将梯度清零，可以确保每次更新只考虑当前批次的数据计算得到的梯度，从而使训练过程更加稳定。

result_loss.backward() 和 optim.step() 的作用

• result_loss.backward()：计算损失 result_loss 对模型参数的梯度，并将梯度存储在每个参数的 grad 属性中。
• optim.step()：根据梯度信息，优化器调整模型参数，使得损失逐步减小。

这两行代码的作用是完成反向传播和参数更新，是训练模型的核心步骤。

代码的功能、 loss 的作用，及 loss 增大的原因

视频中代码的功能是对模型进行训练，并计算并输出每个 epoch 的累积损失。loss 表示模型输出和目标标签之间的差距，越小表示模型表现越好。

target 在代码中的作用

在训练过程中，模型会对 input 做出预测，生成一个输出（预测的类别）。我们用 target 来计算预测结果和真实标签之间的损失（误差），这个损失会作为训练信号传回去，指导模型如何调整参数，使得模型的预测更接近真实标签。

优化器的作用

优化器的作用是根据损失值loss来调整模型的参数，使得预测结果逐步接近真实标签。具体来说，优化器根据 反向传播 得到的每个参数的 梯度 来更新参数。更新的方式通常遵循以下公式：

新参数=旧参数−学习率×梯度

每次迭代时：

1. 计算损失（loss）：通过模型的预测结果和真实标签计算损失。
2. 计算梯度（backward）：通过反向传播得到损失对各参数的梯度。
3. 参数更新（optimizer.step()）：优化器根据这些梯度和设定的学习率，更新每个参数的值。

loss 增大的原因

在代码运行中，我发现 loss 越来越大，这可能有以下原因：

1. 学习率过大：如果学习率设置过大，参数更新的步伐太大，可能会导致模型“跳过”最优解，导致 loss 持续增加。可以尝试将学习率调小。
2. 数据或标签问题：检查数据和标签是否正确匹配，如果标签错误，也会导致 loss 不收敛。
3. 初始化问题：如果模型参数初始化不合理，可能导致不稳定的训练。

可以通过调整学习率、检查数据等手段来排查和解决 loss 增大的问题。

将lr调节为0.001后，loss的确越来越小了