criterion = My_class_loss() loss = criterion(outputs, targets) 2. 自定义函数 继承nn.Module自定义类中,其实最终调用还是forward实现,同时nn.Module还要维护一些其他变量和状态。不如直接自定义loss函数实现(不需要维护参数,梯度等信息)。 【原理】只要Tensor算数操作(+, -,*, %,求导等)中,有一个Tesor的...
在Stack Overflow中看到了类似的问题 Custom loss function in PyTorch ，回答中说自定义的Loss Func…学...
h_nof shape (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size): tensor containing the hidden state for t = num_steps. 对pytorch官方文档的补充说明:pytorch中rnn做的是隐层的计算,所以这个output实际上是各个时间步隐藏状态的值,第三个维度是num_directions * hidden_size,num_directions 为1,hidden...
自定义损失函数是深度学习中的一项重要技能。实践中存在两种主流方式：通过继承nn.Module类实现，或者直接自定义函数。继承nn.Module类实现自定义损失函数，该类提供了一个网络层，便于维护状态和存储参数信息。与nn.Functional不同，它仅提供计算，不管理状态或参数。适用于激活函数（如ReLU、sigmoid）、dropo...
1. 直接利用torch.Tensor提供的接口 自定义损失函数的一种简单方法是直接利用PyTorch的张量操作。以计算一个三元组损失（Triplet Loss）为例，只需定义损失函数的计算逻辑并调用torch提供的张量计算接口。将损失函数封装为一个类，继承自nn.Module，可以方便地在训练过程中使用。实例化后，可以通过调用该类...
pytorch实现的loss function 1.均方损失函数 2. 交叉熵损失函数 3、自定义损失函数 1、关于nn.Module与nn.Functional的区别 2、自定义损失函数 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题 对于分类,主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数,对于回归问题,主要讲述均方损失函数,而对于一些回归问题,需要根据特殊情况自定义...
损失函数一般分为4种,平方损失函数,对数损失函数,HingeLoss 0-1 损失函数,绝对值损失函数。 我们先定义两个二维数组,然后用不同的损失函数计算其损失值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch from torch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsample=Variabl...
loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| nn.SmoothL1Loss 也叫作Huber Loss,误差在 (-1,1) 上是平方损失,其他情况是 L1 损失。 loss(x,y)=1N⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪12(xi−yi)2|xi−yi|−12,if|xi−yi|<1otherwise nn.MSELoss 平方损失函数 ...
以一个简单例子来说明各个 Loss 函数的使用 label_numpy = np.array([[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], dtype=np.float) # 模拟 标签 out_numpy = np.array(
fromtorch.optimimportAdam# Define the loss function with Classification Cross-Entropy loss and an optimizer with Adam optimizerloss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.0001) 使用训练数据训练模型。