PyTorch에서 가중치를 업데이트하는 과정은 일반적으로 다음과 같습니다:

1. 최적화 알고리즘을 선택합니다. PyTorch는 torch.optim 모듈을 통해 다양한 최적화 알고리즘을 제공합니다. 예를 들어, SGD를 사용하려면 torch.optim.SGD를 이용합니다.
2. 최적화 함수를 초기화합니다. 이 함수는 모델의 매개변수와 학습률(learning rate) 등을 인자로 받습니다. 예를 들어, torch.optim.SGD를 사용하고 학습률을 0.1로 설정하려면 다음과 같이 코드를 작성합니다:

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

1. 학습 반복문 내에서 최적화 함수를 사용하여 가중치를 업데이트합니다. 이를 위해 다음 세 단계를 수행합니다.

• 학습 데이터로부터 입력과 정답을 가져옵니다.
• 모델의 출력을 계산합니다.
• 손실 함수를 계산하고, 손실을 최소화하기 위해 최적화 함수를 호출하여 가중치를 업데이트합니다. 예를 들어, 손실 함수로는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용하고 있다면 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다:

criterion = nn.MSELoss()
optimizer.zero_grad()  # 변화도(gradients)를 초기화합니다.
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()  # 역전파(backpropagation)를 수행합니다.
optimizer.step()  # 가중치를 업데이트합니다.

이렇게하면 최적화 함수를 사용하여 가중치가 업데이트되고, 학습 과정에서 모델의 성능이 점차 향상될 것입니다.

추가적인 참고 자료:

• PyTorch 공식 문서: Optimizers
• Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz (번역: PyTorch로 시작하는 딥러닝)