reduction参数有以下三个可选值: None:如果reduction='none',则返回一个包含每个样本损失的Tensor,其形状与输入相同。这意味着输出将是一个向量,其中包含了batch中每个样本的损失值,没有对损失值进行任何形式的聚合。 'mean':如果reduction='mean',则返回batch中所有样本损失的平均值。这意味着输出将是一个标量,它...
如果reduction参数不为'none'(默认为'mean'),则计算方式如下: \ell(x, y) = \begin{cases} \operatorname{mean}(L), & \text{if reduction} = \text{`mean';}\\ \operatorname{sum}(L), & \text{if reduction} = \text{`sum'.} \end{cases} 该损失函数常用于测量自编码器的重构误差,需要...
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...
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. 'sum':...
如果reduction='none': criterion1 = nn.MSELoss(reduction='none') loss1 = criterion1(x, y)print(loss1) 则输出: tensor([[0., 4., 9.], [4., 0., 9.], [9., 1., 1.]]) 如果reduction='mean': criterion2 = nn.MSELoss(reduction='mean') ...
如果reduction设置为“mean”，那么loss就是为：x和y是任意形状的tensor，每个的大小都是n。---...
🐛 Bug F.mse_loss(a, b, reduction='elementwise_mean') has very different behaviors depending on if b require a gradient or not. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: import torch from torch.nn import functional as F A = torch.ones...
第16行代码为定义损失函数,默认为均方误差,如果设置为MSELoss(reduction='sum')则返回的差误和。同时需要注意的是,Pytorch在计算MSE的时候返回的结果并没有除以2。以下为Pytorch实现源码: ret = (input - target) ** 2 if reduction != 'none':
torch.nn.functional.mse_loss(input,target,size_average=None,reduce=None,reduction=mean) → Tensor 参数 size_average: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值;reduce为 False时,忽略这个参数; reduce: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值或者和; ...
pytorch中通过torch.nn.L1Loss类实现,也可以直接调用F.l1_loss函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有三种取值mean,sum,none,对应不同的返回 。 默认为mean,对 中所有元素求平均,对应于一般情况下的 的计算。 MSELoss 均方误差(MSE),用于回归模型 ...