mean() # 使用 nn.MSELoss 计算损失 criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') loss_torch = criterion(input, target) # 使用根据公式实现的均方误差损失 loss_custom = mse_loss(input, target) # 打印结果 print("PyTorch 计算的均方误差损失:", loss_torch.item()) print("根据公式实现的均方...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 创建一个简单的线性回归模型classSimpleLinearModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleLinearModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(1,1)# 输入和输出都是1维defforward(self,x):returnself.linear(x)# 实例化模型、损失函数和优化器mo...
import torch.nn as nn nn.MSELoss(reduction = 'none') 1 2 一、torch.nn.MSELoss()介绍 torch.nn.MSELoss()是一种均方误差损失函数。其公式如下: l n = ( x n − y n ) 2 l_n={(x_n-y_n)}^2 ln=(xn−yn)2 其中, x n x_n xn表示预测值张量,...
其中,n表示样本数量,y_pred表示模型的预测值,y_actual表示目标值。MSE Loss越小,表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小。 使用PyTorch计算MSE Loss非常简单,只需要调用torch.nn.MSELoss()即可。以下是一个简单的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
a=np.array([[1,2],[3,4]])b=np.array([[2,3],[4,4]])inputs=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a))targets=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b))#***#1、返回向量 #***loss_fn_1=torch.nn.MSELoss(reduction='none')#将Variable类型统一为...
@size: torch.Size([3]) @ele_sum: 3 @dtype: torch.float32 @data: tensor([3., 3., 0.]) ### The info of std: ### @dims: 1 @size: torch.Size([3]) @ele_sum: 3 @dtype: torch.float32 @data: tensor([1.5811, 1.5811, 1.0000]...
在使用pytorch搭建神经网络的时候,有两个最常用的包:torch.nn和torch.optim。torch.nn包中主要包含了用来搭建各个层的模块(Modules),比如全连接、二维卷积、池化等;torch.nn包中还包含了一系列有用的loss函数,这些函数也是在训练神经网络时必不可少的,比如CrossEntropyLoss、MSELoss等;另外,torch.nn.functional子包...
import torch# input和target分别为MESLoss的两个输入input = torch.tensor([0.,0.,0.])target = torch.tensor([1.,2.,3.])# MSELoss函数的具体使用方法如下所示,其中MSELoss函数的参数均为默认参数。loss = torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')loss = loss(input, ...
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。
import torch.nn as nn 第四行代码为导入torch中有关神经网络的相关操作。 2.2 载入数据 defload_data():data=load_boston()x,y=data.data,data.targetss=StandardScaler()x=ss.fit_transform(x)# 特征标准化x=torch.tensor(x,dtype=torch.float32)y=torch.tensor(y,dtype=torch.float32)returnx,y ...