1樓：xaipxan
我猜你的意思應該是net1 net2兩個網路，如何同時反向傳播是吧。
對於這個問題，我自己做過簡陋的實驗。x=
torch
.rand(2
,3)net1=nn
.Linear(3
,3)net2=nn
.Linear(3
,3)a
=net1(x
)b=net2(a
)tgt
=torch
.rand(2
,3)loss_fun
=torch.nn
.MSELoss
()opt1
=torch
.optim
.Adam
(net1
.parameters
(),0.002
)opt2
=torch
.optim
.Adam
(net2
.parameters
(),0.002
)foriin
range
(100
):tmp
=net1(x
)output
=net2
(tmp
)loss
=loss_fun
(output
,tgt
)net1
.zero_grad
()net2
.zero_grad
()loss
.backward
()opt1
.step
()opt2
.step
('EPOCH:
{},loss={}'
.format(i
,loss
))aa
=net1(x
)bb=net2(aa
)print(a
)print(aa
)print(b
)print(bb
)先建立兩個網路net1和net2，把net1的輸出再輸入net2 。
目的是用訓練之前的net1輸出a 和 net2輸出b對比訓練後的net1輸出aa和net2輸出bb。
訓練中是net1用opt1（adam）優化，net2用opt2（adam）優化。
結果是a和aa，b和bb都不一樣。說明權重得到了訓練或者說發生了改變。
之後再用乙個net把net1和net2封裝進去。
xx = torch.rand(2, 3)
class net(nn.Module):
def __init__(selfsuper().__initself.n1 = nn.Linear(3, 3self.n2 = nn.Linear(3, 3)
def forward(self, xxoutput = self.n1(xxprint(outputoutput = self.n2(outputreturn output
n = net()
tgt = torch.rand(2, 3)
loss_fun = torch.nn.MSELoss()
opt_n = torch.optim.Adam(n.parameters(), 0.002)
for i in range(100):
outout = n(xx)
loss = loss_fun(outout, tgt)
n.zero_grad()
loss.backward()
opt_n.step()
print('EPOCH:{},loss={}'.format(i, loss))
目的跟之前的一樣。
在net的forward的部分螢幕列印出net1的輸出，方便觀察每次輸出的矩陣跟之前的一樣否。
跟之前的不同的是這次只需要優化net乙個的就可以了。
分割線就像encoder-decoder網路一樣，有些人是各自寫完class encoder和class decoder後把他們裝進class net中。這樣只需要優化net的引數即可。
有些人喜歡用兩個opt各自優化encoder和decoder的引數。
效果一樣。
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