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...
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...
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,它是所有样本损失的算术平均数。这是...
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':...
MSELoss的接口如下：torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')如果reduction...
reduction(str, optional, Default: 'mean')– 指定对输出结果的简化处理方式,参数值的设置可选 以下参数:'none': 不对输出结果做任何简化处理,直接输出原始的损失计算结果(通常是一个向量而不是一个数值);'mean': 使用weight参数对C个类别的损失结果进行加权求均值,输出加权平均损失(一个实数) 'sum':对C个类...
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') ...
reduction(string,可选的) -指定要应用于输出的缩减:'none'|'mean'|'sum'。'none':不应用减少,'mean':输出的总和将除以输出中的元素数,'sum':输出将被求和。注意:size_average和reduce正在被弃用,同时,指定这两个参数中的任何一个都将覆盖reduction。默认值:'mean' ...
(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(); ...
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 ...