Попытка использовать горелку для оптимизации параметров функции, но потери остаются прежними. ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь оптимизировать параметры функции, но потери остаются прежними
class BoardOptimizer(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()

# Initialize parameters with current values but make them trainable
self.highpass_freq = torch.nn.Parameter(torch.tensor(100.0), requires_grad=True)

def get_pedalboard(self):
highpass_freq = torch.clamp(self.highpass_freq, 20, 500)

board = Pedalboard([
HighpassFilter(cutoff_frequency_hz=float(highpass_freq)),
])

return board

def forward(self, sample_audio, sample_rate):
board = self.get_pedalboard()
music = board.process(sample_audio, sample_rate)
return music

model = BoardOptimizer()
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-6)
print(type(criterion), y.shape, y_pred.shape)
for t in range(2000):
y_pred = torch.Tensor(model(x, 16000))

loss = criterion(y_pred, y)
if t % 100 == 99:
print(t, loss.item())

optimizer.zero_grad()
loss.requires_grad = True
loss.backward()
optimizer.step()

99 0.011413631960749626
199 0.011413631960749626
299 0.011413631960749626
399 0.011413631960749626

Я предположил, что ошибка произошла из-за того, что градиенты не были включены.
Попробовал распечатать это
for name, param in model.named_parameters():
print(f"{name}: grad = {param.grad}")

но я продолжал получать
highpass_freq: grad = None


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... mains-same