カフェLeNet：solver.step `の違い（1）`​​と `solver.net.forward（）`

Question

私はカフェLeNetチュートリアルhereをチェックしていたし、疑問が頭に浮かんだ。これらの違いは何

2つのコード：

self.solver.step(1) 

と

self.solver.net.forward() # train net 

彼らは両方とも、少なくともコメントに応じてネットワークを訓練するように見えます。

個人的に私は最初のものは学習データにネットワークを訓練し、netとtest_net両方の重みを更新しますが、二つだけのデータのバッチを転送し、前のステップから学んだの重みを適用しているようだと思います。

私は正しいと思うなら、チュートリアルの2番目のコードの目的は何ですか？なぜコードはnet.forwardですか？ solver.step(1)これを行うことはできませんか？お時間を

おかげ

Answer 1

ステップは、すべての3つのフェーズをカバーする完全な一回の反復を、行います。前方評価、後方伝播、および更新。 の転送先はで、最初の呼び出しのみです。署名（パラメータリスト）にも違いがあります。