PyTorchにおけるフォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションの動作原理はどのようになっていますか？

PyTorchにおいて、フォワードパスはモデルのネットワーク構造と計算フローを定義することによって実現されます。まず、nn.Moduleを継承したクラスを定義し、__init__メソッドでモデルのネットワーク構造を定義し、その後、forwardメソッドでモデルの計算フローを定義します。モデルのforwardメソッドを呼び出すと、入力データがネットワーク構造によって計算され、出力結果が得られる、前向き伝播プロセスが自動的に実行されます。

PyTorchでは、逆伝播は損失関数を定義することで実現されます。torch.nnモジュールには、torch.nn.CrossEntropyLossやtorch.nn.MSELossなどさまざまな損失関数が提供されています。訓練中、まず順伝播計算を行ってモデルの出力結果を得ます。次に損失関数の値を計算し、最後にbackwardメソッドを呼び出して逆伝播を行い、勾配を自動的に計算してモデルのパラメータを更新します。

PyTorchにおいて、フォワードプロパゲーションはモデルのネットワーク構造と計算フローを定義して実装し、逆プロパゲーションは損失関数を定義してbackwardメソッドを呼び出すことで実装されます。PyTorchは柔軟で強力なフレームワークを提供し、深層学習モデルの実装と訓練プロセスを簡略化しています。