pytorch模型訓練步驟

講解**textcnn模型

1.載入conf檔案

x = import_module('models.' + model_name)

config = x.config(dataset, embedding)

model = x.model(config).to(config.device)

model.train()

optimizer = torch.optim.adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate)

在eval的時候也要先宣告

def evaluate(config, model, data_iter, test=false):

model.eval()
loss_total = 0

model(trains)對應forward的引數

解釋鏈結

outputs = model(trains)

model.zero_grad()
loss = f.cross_entropy(outputs, labels)
loss.backward()
# fgm.attack() # 在embedding上新增對抗擾動
# outputs = model(trains)
# model.zero_grad()
# loss_adv = f.cross_entropy(outputs, labels)
# loss_adv.backward() # 反向傳播，並在正常的grad基礎上，累加對抗訓練的梯度
# fgm.restore() # 恢復embedding引數
# # 梯度下降，更新引數
optimizer.step()

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