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

Cet article, faisant partie d'une série sur PyTorch, détaille le processus d'entraînement des réseaux neuronaux en démontrant une structure de boucle imbriquée pour itérer sur les données d'entraînement. Il explique comment calculer la perte totale, dériver la sortie et appliquer la fonction de perte pour l'optimisation du modèle en utilisant `loss.backward()`.