[問題] Pytorch upadate gradient 問題
作業系統: Win10
問題類別: 簡單CNN
使用工具: Pytorch
問題內容:
剛入門深~度學習，在學習Pytorch發現一個問題，
先附一張圖，取自Pytorch官方教學範例。
https://imgur.com/a/JeXGTxr
loss.backward() ------> 這個應該計算每個層的 gradient
問題:
optimizer.step() -----> 為何知道要把loss這個物件的 gradient 更新到
optimizer 物件?
因為我想在在每個 batch 的迴圈中
放入驗證資料，想要在學習的時候可以看到每次跌代的過程
valid_outputs = net(valid_inputs)
valid_loss = criterion(valid_outputs, valid_labels)
但卻看到 Loss 不會變動
因此覺得是對上面這個過程不夠理解
有人做交叉驗證遇到同樣的問題嗎？
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