Я хочу сделать что-то вроде этого:
# pytorch_model to train, caffe_model freezed
torch_out = pytorch_model(input)
caffe_out = caffe_model(torch_out)
loss = criterion(caffe_out, label)
loss.backward() # or something like torch_out.backward()
Я могу легко получить градиент torch_out, предоставленный caffe_model.backward (), но как я могу обновить pytorch_model этим?