Pytorch for Neural Networks Part 7: Training with Loss and Derivatives

Este artículo, parte de una serie de PyTorch, detalla el proceso de entrenamiento de redes neuronales demostrando una estructura de bucle anidado para iterar a través de los datos de entrenamiento. Explica cómo calcular la pérdida total, derivar la salida y aplicar la función de pérdida para la optimización del modelo usando `loss.backward()`.