1. Learn
    2. /
  2. कोर्स
    3. /
  3. PyTorch के साथ Deep Learning परिचय
Connected

अभ्यास

Weights को मैन्युअली अपडेट करना

अब जब आप weights और biases को एक्सेस करना जानते हैं, तो आप PyTorch के optimizer का काम मैन्युअली करेंगे। हालाँकि PyTorch यह काम ऑटोमेट करता है, लेकिन इसे खुद करके देखने से आपको यह समझ विकसित होती है कि मॉडल कैसे सीखते हैं और अपने पैरामीटर्स को एडजस्ट करते हैं। यह समझ neural networks को डिबग करने या fine-tune करने के समय बहुत काम आएगी.

तीन लेयर वाला एक neural network बनाया गया है और model वैरिएबल में स्टोर है। इस नेटवर्क पर एक forward pass चलाया गया है और loss तथा उसके डेरिवेटिव्स निकाल लिए गए हैं। अपडेट करते समय gradients को स्केल करने के लिए एक डिफॉल्ट learning rate lr चुना गया है.

निर्देश 1/2

undefined XP
    1
    2
  • हर weight tensor के local gradients को एक्सेस करके gradient वैरिएबल बनाएँ.