Issue description If a tensor with requires_grad=True is passed to mse_loss, then the loss is reduced even if reduction is none. Appeared in Pytorch 0.4.1. Code example import torch x = torch.zeros((4, 5, 2)) print('Good', torch.nn.funct...
mse_loss_none = F.mse_loss(predictions, targets, reduction='none') print(f"None reduction MSE loss: {mse_loss_none}") 在这个例子中,我们创建了一个包含两个样本的batch,每个样本有两个特征。我们计算了使用不同reduction参数的MSE损失,并打印出了结果。注意,对于reduction='none',输出是一个包含每个样...
如果设置 reduction = 'sum',可以避免除以 n。 BCELoss() BCELoss用于测量目标值和输入概率之间的二元交叉熵。它通常用于评估自编码器的重构误差或二元分类任务的错误。 未经缩减的损失按元素逐个计算,公式为: \ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = - w_n \left[ y_n \cd...
该损失函数用于计算负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss),通常用于多分类问题中。当模型的输出为对数概率(log probabilities) 时,可以使用NLLLoss来计算损失。 2.1 函数API CLASS torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean') 参数: weight(Tens...
PyTorch中MSELoss的使用 参数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在当前版本的pytorch已经不建议使用了,只设置reduction就行了。 reduction的可选参数有:'none'、'mean'、'sum' reduction='none':求所有对应位置的差的平方,返回的仍然是一个和原来...
旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数,新版的只有一个reduction参数了,功能是一样的。reduction的意思是维度要不要缩减,以及怎么缩减,有三个选项: 'none': no reduction will be applied. 'mean': the sum of the output will be divided by the number of elements inthe output. ...
MSELoss的接口如下：torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')如果reduction...
本文简要介绍python语言中torch.nn.MSELoss的用法。 用法: classtorch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 参数: size_average(bool,可选的) -已弃用(请参阅reduction)。默认情况下,损失是批次中每个损失元素的平均值。请注意,对于某些损失,每个样本有多个元素。如果字段size_average设...
2、nn.MSELoss()参数介绍 (1)如果 reduction = ‘none’,直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduction ≠‘none’,那么 loss 返回的是标量 a)如果 reduction=‘mean’,返回 loss.mean(); 注意:默认情况下, reduction=‘mean’ b)如果 reduction=‘sum’,返回 loss.sum(); ...
Pytorch中MSELoss函数的接口声明如下,具体网址可以点这里。 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’) 该函数默认用于计算两个输入对应元素差值平方和的均值。具体地,在深度学习中,可以使用该函数用来计算两个特征图的相似性。