size_average (bool, 可选): 已弃用。请参阅 reduction 参数。 默认情况下,损失在批次中的每个损失元素上取平均(True);否则(False),在每个小批次中对损失求和。 当reduce 为False 时忽略该参数。 默认值是 True。 reduce (bool, 可选): 已弃用。请参阅 reduction 参数。 默认情况下,损失根据 size_average...
nn.MSELoss(size_average=False)得到整个batch所有像素loss和 MSELoss(size_average=False).div(batch_size)得到平均图像loss a=torch.Tensor([[1,1],[1,1]]) b=torch.Tensor([[0,0],[0,0]]) f=nn.MSELoss() f(a,b)>>>tensor(1.) f= nn.MSELoss(size_average=False) f(a,b)>>>tensor(...
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形状一样的矩阵。 reduction=...
reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即所有向量元素求和后再除以向量长度 2)当 size_average = False 时,返回 loss.sum(),即所有向量元素只求和...
size_average = True,返回 loss.mean(); size_average = False,返回 loss.sum(); reduction:'none'|'mean'|'sum',默认均值;指定size_average和reduce参数就不使用reduction ,与之相反。 输入 "mse_cpu" not implemented for 'Int' Input: (N,∗) where *∗ means, any number of additional dimension...
1. 计算每个元素的平方差。2. 对所有元素的平方差求和。3. 将和除以元素数量，得到平均值。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, ...
torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')如果在模型训练中直接使用MSELoss,即 loss = torch.nn.MSELoss() loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 ,范数求导参考1 ...
loss, x, y 可以是向量或者矩阵,i 是下标。 很多的loss函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。(说的是一般的情况,这里返回的没有维度为(batch_size,)这种情况) ...
以size_average参数为例,当size_average为True时,mseloss的计算结果会被平均化处理,这通常会使得损失函数的取值范围更为合理,从而更有利于模型的训练。而当size_average为False时,mseloss的计算结果不会被平均化处理,这可能会导致损失函数的取值范围较大,从而可能影响模型的收敛速度和稳定性。 5. 模型训练的技巧 ...
一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数,具体内容为: 如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss; ...