Uso del optimizador PyTorch

Anteriormente, actualizaste manualmente el peso de una red, comprendiendo cómo funciona el entrenamiento entre bastidores. Sin embargo, este método no es escalable para redes profundas con muchas capas.

Afortunadamente, PyTorch proporciona el optimizador SGD, que automatiza este proceso eficazmente en solo unas pocas líneas de código. Ahora, completarás el bucle de entrenamiento actualizando los pesos mediante un optimizador PyTorch.

Se ha creado una red neuronal y se ha proporcionado como variable model. Este modelo se utilizó para ejecutar un pase hacia adelante y crear el tensor de previsiones pred. El tensor con programación one-hot se denomina target y la función de pérdida de entropía cruzada se almacena como criterion.

Ya se ha cargado torch.optim como optim y torch.nn como nn.