import torch import torch.nn.functional as F # 假设有两个样本,每个样本有两个维度 input = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], requires_grad=True) target = torch.tensor([[1.5, 2.5], [3.5, 4.5]]) # 根据公式实现均方误差损失 def mse_loss(input, target): return ((input - target...
torch.nn.functional和torch.nn.init import torch.nn.functional as F 这个语句导入了 PyTorch 的 torch.nn.functional 模块，并将其简化为 F。torch.nn.functional 提供了一系列函数，这些函数可以直接用于创建和操作神经网络层。以下是一些常用的 torch.nn.functional 模块中的函数：激活函数：F.relu(input)：应用...
1 torch.nn.MSELoss 该函数用于计算均方差误差(Mean Squared Error, MSE),是回归问题常用的损失函数,用于衡量目标值与预测值之间的差异。 1.1 函数API CLASS torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # 调用方法 loss = torch.nn.MSELoss(reduction='none') # reduction的取值可以是:'none', 'mean', 'sum' ...
1) # 损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 输入和目标 inputs = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]], requires_grad=True) targets = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]]) # 前向传播 outputs = model(inputs) # 计算损失 loss = criterion(outputs, targets) print('loss:', loss.item...
The following are 30 code examples of torch.nn.functional.mse_loss(). You can vote up the ones you like or vote down the ones you don't like, and go to the original project or source file by following the links above each example. You may also want to check out all available ...
torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction=‘mean’) 该函数默认用于计算两个输入对应元素差值平方和的均值。具体地,在深度学习中,可以使用该函数用来计算两个特征图的相似性。 二、使用方式 import torch# input和target分别为MESLoss的两个输入input = torch.tensor([0.,0.,0.])target =...
pytorch中正确使用损失函数nn.MSELoss 函数参数有reduce和size_average,类型为布尔类型。因为损失函数一般都是计算一个batch的数据,所以返回的结果都是维度为(batchsize, )的向量。 1.如果reduce=false,size_average参数失效,直接返回向量形式的loss。 2.如果reduce=true,那么loss返回的是标量 size_average=true,返回...
mseloss(Mean Squared Error Loss)是一种常用的损失函数,其计算公式如下: 其中,N表示样本点的数量,yi表示真实值,yi^表示模型预测值。mseloss计算公式的含义是对模型预测值与真实值之间的差距进行平方,并求取平均值,因此该损失函数可以衡量模型预测值与真实值之间的距离。 3. mseloss的默认参数 在深度学习框架中,...
其中nn.functional(一般引入后改名为F)有各种功能组件的函数实现,例如: 激活函数: F.relu F.sigmoid F.tanh F.softmax 模型层: F.linear F.conv2d F.max_pool2d F.droupout2d F.embedding 损失函数 F.binary_cross_entropy F.mse_loss F.cross_entropy ...
MSE是mean squared error的缩写,即平均平方误差,简称均方误差。 MSE是逐元素计算的,计算公式为: 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: ...