L1损失(MAE)-nn.L1loss L2损失 平滑L1损失-nn.SmoothL1Loss 负对数似然损失函数-PoissonNLLLoss 相对熵损失-nn.KLDivLoss nn.MarginRankingLoss nn.MultiLabelMarginLoss nn.SoftMarginLoss nn.MultiLabelSoftMarginLoss nn.MultiMarginLoss nn.TripletMarginLoss nn.HingeEmbeddingLoss nn.CosineEmbeddingLoss 损失函数...
out = model(data.x, norm_adj(data.adj_t)) loss = F.nll_loss(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask]) valid_acc = (out[data.val_mask].argmax(dim=1) == data.y[data.val_mask]).sum() if valid_acc > best_acc: best_acc = valid_acc best_model = deepcopy(model) if...
pytorch中CrossEntropyLoss的使⽤ CrossEntropyLoss 等价于 softmax+log+NLLLoss LogSoftmax等价于softmax+log # ⾸先定义该类 loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()#然后传参进去 loss(input, target)input维度为N*C，是⽹络⽣成的值，N为batch_size，C为类别数；target维度为N，是标注值，⾮one-hot...
Test set: Average loss: 0.0628, Accuracy: 9800/10000 (98%) test num4 Test set: Average loss: 0.0562, Accuracy: 9813/10000 (98%) test num5 Test set: Average loss: 0.0478, Accuracy: 9832/10000 (98%) test num6 Test set: Average loss: 0.0442, Accuracy: 9850/10000 (98%) test num7 ...
loss_train=F.nll_loss(output[idx_train], labels[idx_train]) '''计算loss''' acc_train=accuracy(output[idx_train], labels[idx_train]) loss_train.backward() '''反向传播求梯度''' optimizer.step() '''前向传播''' 1. 2. 3.
该函数使用了 log_softmax 和 nll_loss,详细请看CrossEntropyLoss 常用参数: 三、自己的理解 在官方文档说明中,对于target参数的说明为,torch.shape为torch.Size([N]),0 <= targets[i] <= C-1。 网络计算输出并送入函数中的input的torch.shape为torch.Size([N,C]),它的torch.shape并不会因为softmax和...
优化器选择Adam,学习率设置为0.01,权重衰减设置为5e-4。这些都配置好以后就可以训练模型了,epoch设为200,每个epoch后清除上次的梯度信息,然后用nll_loss计算出训练集上的损失,调用backward函数计算出梯度后传回给Adam优化器进行参数更新。 最后在测试集上评估模型,计算分类正确率accuracy并显示。
文章目录损失函数损失函数是什么损失函数、代价函数、目标函数到底有什么区别交叉熵损失函数-nn.CrossEntropyLoss交叉熵概念二分类交叉熵-nn.BCELossL1损失(MAE)-nn.L1lossL2损失平滑L1损失-nn.SmoothL1Loss负对数似然损失函数-PoissonNLLLoss相对熵损失-nn.KLDivLossnn.MarginRankingLossnn.Mult pytorch执行fft要引进什...