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...
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(); 3、代码 代码语言:javascript 代...
2. nn.MSELoss() 的reduction 参数指定了如何归约输出损失。默认值是 'mean',计算的是所有样本的平均损失。 如果reduction 参数为 'mean',损失是所有样本损失的平均值。 如果reduction 参数为 'sum',损失是所有样本损失的和。 如果reduction 参数为 'none',则返回每个样本的损失组成的张量。 代码示例 import tor...
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') ...
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...
nn.MSELoss(reduction = 'sum') a=np.array([[1,2],[3,8]]) b=np.array([[5,4],[6,2]]) input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a)) target = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b)) loss = loss_fn(input.float(), target.float()) print(loss) loss_fn = torch....
torch.nn.MSELoss(reduction='mean')# reduction取值 - none / mean (返回loss和的平均值) / sum (返回loss的和) /默认为 mean 平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss 和均方差损失相同 也是常用的损失函数之一 也称为L1 Loss 假设模型预测与真实值间误差服从拉普拉斯分布Laplace distribution (\mu=0, b...
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设置为False,则会对每个小批量的损失求和。当reduce为False时...
如果 target 是一个大小为 (batch_size, num_features) 的张量,则需要使用 torch.mean(F.mse_loss(input, target, reduction='none'), dim=1) 来计算每个样本的 MSE 损失,并将其降维到 (batch_size,) 大小的张量。 如果input 和 target 的大小不匹配,也可以使用 PyTorch 中的广播机制来使它们匹配。在...