# net[0] 表示容器中的第一个操作 net[0].weight.data.normal_(0, 0.01) # 使用正态分布 normal_() 原地替换 net[0].bias.data.fill_(0) # 用全零原地替换 fill_(0) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 定义代价函数,使用均方误差代价函数,定义优化算法: loss = nn.MSELoss() #...
对数据集中每个 x值进行如上计算后,我们又有一个新的标准化数据集 z。平均值和标准差值是相对于整个数据集而言的。 假设给定的集合S中有n个数字。 集合S的均值由以下等式给出: 集合S的标准差由以下等式给出: 我们已经看到,通过除以最大值进行归一化的效果是如何将最大值转化为1 ,这个标准化过程将数据集的...
然而在实际使用中通常将这些loss function专门提取出来,和主模型互相独立。 score=t.randn(3,2) //batch_size=3,类别是2. label=t.Tensor([1,0,1].long())//注意label必须得是longTensor criterion=nn.CrossEntropyLoss()//CroosEntropyLoss是常用的二分类损失函数 loss=criterion(score,label) 二、优化器 ...
forepochinrange(10):running_loss=0.0fori,datainenumerate(trainloader,0):inputs,labels=dataoptimizer.zero_grad()outputs=resnet18(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()optimizer.step()running_loss+=loss.item()print('Epoch%dloss:%.3f'%(epoch+1,running_loss/len(trainloader))) 这...
损失函数(Loss Function)在机器学习和深度学习领域扮演着核心角色,它是评估模型预测质量的重要标准。损失函数量化了模型预测值与真实标签之间的偏差,训练过程本质上是通过优化算法(如梯度下降)不断调整模型参数,以最小化这个损失值。PyTorch,作为一个强大的深度学习框架,内置了多种损失函数,以适应不同类型的机器学习任务...
文档href="pytorch.org/docs/stable">指出 torch.nn.BCEWithLogitsLoss() ⽐ torch.nn.BCELoss() 在数值上更稳定。 所以⼀般来说,torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 是更好的选择。然⽽,对于⾼级⽤法,可能希望将 nn.Sigmoid 和torch.nn.BCELoss() 的组合分开。 对于优化器,使用 torch.optim.SGD() ...
损失函数(Loss Function)创建项目的方式 conda create -n 环境名称 python版本 DataSet类代码实战 read_data.py from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class MyData(Dataset): def __init__(self, root_dir, label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir = labe...
归一化的方法有Min-Max和Z-Score,本节采用Z-Score做归一化处理。Z-Score的计算方式如下: 式中, x 1 , x 2 , x 3 ,…, x n 表示特征的原始值,而转换后的结果 y 1 , y 2 , y 3 ,…, y n 是均值为0、方差为1的新特征。这里借助Pandas完成“综合能力”特征的归一化,因为这个特征相比其他...
('step number vs Training loss') plt.show() # 4 模型结果可视化,观察过拟合现象 plot_decision_boundary(lambda x: predict(model,x),X,Y) from sklearn.metrics import accuracy_score print("训练时的准确率",accuracy_score(model.predict(xt),yt)) # 重新生成两组半圆数据 Xtest,Ytest = sklearn...
# 使用canvas进行可视化 canvas = hl.Canvas() # 获取优化器和损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(MyConvNet.parameters(), lr=3e-4) loss_func = nn.CrossEntropyLoss() log_step_interval =100# 记录的步数间隔 forepochinrange(...