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

Este artigo, parte de uma série sobre PyTorch, detalha o processo de treinamento de redes neurais, demonstrando uma estrutura de loop aninhado para iterar sobre os dados de treinamento. Ele explica como calcular a perda total, derivar a saída e aplicar a função de perda para otimização do modelo usando `loss.backward()`.