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...
2)当 size_average = False 时,返回 loss.sum(),即所有向量元素只求和 reduction:默认是mean,还可以是sum 代码示例: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F 1 2 3 # 1.调用MSELoss mse_loss_fn = torch.nn.MSELoss() # 默认输出标量并求均值 input = torch.randn(2,...
'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。这是默认值。 'sum':如果reduction='sum',则返回batch中所有样本损失的总和。这意味着输出将是一个标量,它是所有样本损失的累加和。 例如,如果你使用MSELoss并且设置reduction='mean',那...
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='sum': criterion3 = nn.MSELoss(reduction='sum') loss3 = criterion3(x, y)print(loss3) 则输出: tensor(37.) 在反向传播时的使用 一般在反向传播时,都是先求loss,再使用loss.backward()求loss对每个参数w_ij和b的偏导数(也可以理解为梯度)。
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' 创建一个标准,用于测量输入...
reduction参数包含了reduce和size_average参数的双重含义。即,当reduction=‘none’时,相当于reduce=False;当reduction=‘sum’时,相当于reduce=True且size_average=False;当reduction=‘mean’时,相当于reduce=True且size_average=True;这也是为什么reduce和size_average参数将在后续版本中被弃用的原因。
。 torch.nn.L1Loss(reduction=‘mean’) 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2、均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 torch.nn.MSELoss(reduction=‘mean&rsquo 教程| 如何从TensorFlow转入PyTorch ) ...
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....
loss = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 例如 代码实现 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...