PyTorch 中的 Loss.backward()：理解反向传播

这段代码计算了模型的损失，并进行了反向传播。

首先，loss(output, label) 表示通过调用损失函数 loss 来计算模型的预测输出 output 与真实标签 label 之间的损失。通常，你需要根据你的任务选择适当的损失函数，例如交叉熵损失函数 torch.nn.CrossEntropyLoss() 适用于多分类问题。

然后，通过调用 Loss.backward() 实现了损失的反向传播。反向传播的过程会自动计算模型参数的梯度，并将其保存在模型的 grad 属性中，以便在优化器中进行参数更新。

以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 假设 output 和 label 是模型的输出和真实标签
output = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.1, 0.3, 0.6]])
label = torch.tensor([1, 2])

# 定义损失函数
loss = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
Loss = loss(output, label)

# 反向传播
Loss.backward()

在这个示例中，我们首先定义了一个示例的输出 output 和真实标签 label，它们都是张量。然后，我们创建了一个交叉熵损失函数 loss 并将输出和标签传递给它。

接下来，我们计算了损失 Loss，并通过调用 Loss.backward() 执行了反向传播。

完成反向传播后，我们可以使用优化器来更新模型的参数，以进一步优化模型。

希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。