ce_loss_fn_sample = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction="none") ce_loss_sample = ce_loss_fn_sample(logits,torch.softmax(target_logits,dim=-1)) print(f"cross entropy loss sample is {ce_loss_sample}") kid_loss_fn_sample = torch.nn.KLDivLoss(reduction="none") kid_loss_sample = kid...
loss=mse_loss(y_pred,y_actual)# 反向传播和优化 optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()ifepoch%100==0:print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")# 使用训练好的模型进行预测 x_test=torch.tensor([[5.0],[6.0],[7.0]])y_pred=model(x_test)print(y_pred) 上述代码中,我...
参考自 https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/en/week11/11-1/ It is the negative log likelihood loss used when training a classification problem with C classes. Note that, mathematically, theinput of NLLLoss should be (log) likelihoods, but PyTorch doesn’t enforce that. So the ...
loss = nn.MSELoss()(output, torch.ones_like(output, device=device)) 这是因为在代码中,nn.MSELoss()是先创建了一个均方误差损失函数(MSELoss),而(output, torch.ones_like(output, device=device))部分实际上是调用了这个损失函数对象的实例,用于计算预测值和目标值(标签)之间的误差。 详细解释: nn.MSE...
HRNet MSEloss&高斯 代码地址:https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch 可以看看以前的文章:下雨前:HRNet的理解和代码 发现HRNet的代码其实写的相当好,以前都没有认真去读代码。 高斯热力图 HRNet是用了高斯分布来作为gt的,一开始没有读代码的时候以为是用gt点为中心的高斯,看了代码发现...
nn.MSELoss()函数的参数中，size_average和reduce默认为None，reduction设置为'mean'，即默认计算所有样本的平均损失。代码示例如下：python import torch import torch.nn as nn input = torch.randn(10, requires_grad=True)target = torch.randn(10)loss_fn = nn.MSELoss()loss = loss_fn(input...
代码语言:txt 复制 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class MaskedMSELoss(nn.Module): def __init__(self): super(MaskedMSELoss, self).__init__() def forward(self, pred, target, mask): # 计算预测值与真实值之间的平方差 squared_diff = (pred - target)...
mse_value = mse_loss(y_true, y_pred) print(mse_value) #输出:1.6666666666666667 ``` 在这段代码中,我们首先导入TensorFlow库,然后创建一个`MeanSquaredError`对象作为MSE损失函数。最后,我们调用该对象的`call`方法来计算MSE损失值并打印输出。这与前面使用NumPy库的方法具有相同的效果。 总结起来,Python中MSE...
我们可以创建一个MSELoss的实例,并调用它来计算预测值和真实值之间的MSE。 python # 创建MSELoss实例 criterion = nn.MSELoss() # 计算MSE mse = criterion(predictions, targets) 输出MSE结果: 最后,输出计算得到的MSE结果。 python print(f"MSE: {mse.item()}") 综上所述,完整的代码片段如下: python ...