另外,解释一下torch.nn.Module 和 torch.nn.functional(俗称F)中损失函数的区别。 Module的损失函数例如CrossEntropyLoss、NLLLoss等是封装之后的损失函数类,是一个类,因此其中的变量可以自动维护。经常是对F中的函数的封装。而F中的损失函数只是单纯的函数。 当然我们也可以自己构造自己的损失函数对象。有时候损失函...
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 1 reduce与size_average: reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即...
1.均方差损失函数mse_loss() 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 MSE=1N(y‘−y)2MSE=1N(y‘−y)2 N为样本个数,y'为预测数值,y为正确数值。 代码实例: import torch import torch.nn.functional as F if __name__ == '__main__': data=torch.tensor([1.0,3.0])...
import torch.nn.functional as F #选择损失函数MSE loss_func=torch.nn.MSELoss() #随机生成数据 input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) targets=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) #计算loss loss = loss_func(i...
1.均方差损失函数mse_loss() 均方差损失函数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 MSE=1N(y‘−y)2MSE=1N(y‘−y)2 N为样本个数,y'为预测数值,y为正确数值。 代码实例: import torch import torch.nn.functional as F if __name__ == '__main__': data=torch.tensor([1.0,3.0])...
import torch.nn.functional as F #选择损失函数MSE loss_func=torch.nn.MSELoss() #随机生成数据 input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) targets=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) #计算loss loss = loss_func(input, target) ...
另外,解释一下torch.nn.Module 和 torch.nn.functional(俗称F)中损失函数的区别。 Module的损失函数例如CrossEntropyLoss、NLLLoss等是封装之后的损失函数类,是一个类,因此其中的变量可以自动维护。经常是对F中的函数的封装。而F中的损失函数只是单纯的函数。
criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') loss = criterion(sample, target) print(loss) 1. 2. 3. 最后结果是:1.5。 4. 对数损失 – 交叉熵 4.1 nn.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数,刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)分布的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近。
另外,解释一下torch.nn.Module 和 torch.nn.functional(俗称F)中损失函数的区别。 Module的损失函数例如CrossEntropyLoss、NLLLoss等是封装之后的损失函数类,是一个类,因此其中的变量可以自动维护。经常是对F中的函数的封装。而F中的损失函数只是单纯的函数。
classtorch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='elementwise_mean') 官方文档中仍有reduction='elementwise_mean'参数,但代码实现中已经删除该参数,该损失函数的主要功能是: 计算output和target之差的平方,可选返回同纬度的tensor或者一个标量。计算公式: ...