关于pytorch中网络loss传播和参数更新的理解
相比于2018年，在ICLR2019提交论文中，提及不同框架的论文数量发生了极大变化，网友发现，提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇，keras从42提升到56，但是pytorch的数量从87篇提升到了252篇。
TensorFlow: 228—>266
Keras: 42—>56
Pytorch: 87—>252
在使用pytorch中，自己有一些思考，如下：
1. loss计算和反向传播
import torch.nn as nn
criterion = nn.MSELoss().cuda()
output = model(input)
loss
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