【发布时间】：2021-07-01 23:21:00
【问题描述】：
我正在关注this pytorch 教程，了解如何设置神经网络，但我不了解损失函数loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item()。为什么使用它而不是用于计算预测 y 值的函数的导数？我也不明白那个函数返回什么。
【问题讨论】：
标签： deep-learning neural-network pytorch loss-function
【发布时间】：2021-07-01 23:21:00
【问题描述】：
那个函数是欧几里得L2-norm。它返回网络输出和预期输出之间的平方误差之和。
至于函数的导数，或者更好的梯度，它是由您正在使用的深度学习框架内部计算的（我假设这里是 pytorch），并且需要更新网络参数。对于大多数用例，您不需要考虑它。它的计算是完全自动的。
注意：如果您在张量上调用 .item()，您将提取其原始值，即您得到的不再是张量，而只是一个数字。这意味着您无法从中计算梯度（调用.backward()）。
【讨论】：