Какова роль модуля torch.nn в PyTorch и чем он отличается от torch.autograd?
Этот вопрос проверяет понимание различий между двумя важными модулями в PyTorch: torch.nn и torch.autograd.
Короткий ответ
Модуль torch.nn в PyTorch используется для построения нейронных сетей, включая слои, функции активации и функции потерь. В то время как torch.autograd отвечает за автоматическое дифференцирование и вычисление градиентов, что необходимо для обратного распространения ошибки в процессе обучения. Они выполняют разные функции, но вместе образуют основу для создания и обучения моделей в PyTorch.
Длинный ответ
- torch.nn: Этот модуль предназначен для построения и работы с нейронными сетями. Он предоставляет набор классов для слоев, таких как свертки, пулинг, активации, а также включает в себя функции потерь и другие полезные инструменты для обучения модели. Например, классы nn.Linear, nn.Conv2d, nn.ReLU и другие используются для создания архитектуры сети.
- torch.autograd: Этот модуль отвечает за автоматическое вычисление градиентов. Он отслеживает все операции с тензорами и строит граф вычислений, который необходим для обратного распространения ошибки. Когда вызывается метод backward(), autograd вычисляет производные и обновляет параметры модели с помощью градиентного спуска.
Основное различие: Основная разница заключается в том, что torch.nn помогает в создании самой сети (определение слоев и их взаимодействия), в то время как torch.autograd помогает в процессе обучения, обеспечивая автоматическое вычисление градиентов для всех параметров модели.