程序运行到第一个断点处,我们步入,就到了 loss.py 文件中的一个 classCrossEntropyLoss(_WeightedLoss):交叉熵损失类的__init__方法, 这里发现交叉熵损失函数继承_WeightedLoss这个类: 我们继续步入,就到了class _WeightedLoss(_Loss):这个类里面,就会发现这个类继承_Loss, 那么我们继续步入,就到了_Loss这个类里...
loss_fn = loss_fn.to(device) imgs = (device) targets = (device) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 方法二的完整代码: import torch import torchvision from torch import nn from torch import optim from torch.nn import Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential from torch.utils.data impo...
6. nn.L1Loss 功能:L1损失函数,也称为最小绝对偏差(LAD)。它是预测值和真实值之间差的绝对值的和 主要参数: reduction:计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nn.L1...
将这样的输出和标签使用SmoothL1Loss进行损失计算时不会报错,因此想当然地认为在函数内部这些元素是一一对应的,然而在实验过程中发现损失不收敛,经过多方探索,最后在阅读自己的代码时发现了这个损失函数计算过程中针对size不同的广播机制,也就是说当某一维度不匹配时,会进行广播以匹配相同的维度,再进行对应元素的损失计算。
以下是使用PyTorch实现L1损失函数的代码: ```python import torch import torch.nn.functional as F #定义预测值和目标值 predicted = torch.randn(3, 5) target = torch.randn(3, 5) #使用PyTorch内置的L1 loss函数 loss = F.l1_loss(predicted, target) print(loss) ``` 在这个例子中,我们定义了一个...
MSE_Loss与L1_Loss有相同的参数。 MSE_Loss has the same parameters as L1_Loss. 输入(Input,Target)输出(Output)的shape 上代码(code): import torch from torch import nn # input:[1,2,3] # target:[1,2,5] # MSE_Loss = ((1-1)^2+(2-2)^2+(3-5)^2)/3 (mean) ...
代码结果如下 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFa=torch.tensor([1.,2,3,4])b=torch.tensor([1.1,5,6,7])loss_fn=nn.SmoothL1Loss(reduction='none')loss=loss_fn(a,b)print(loss)#outtensor([0.0050,2.5000,2.5000,2.5000]) ...
if loss_type == "l2":loss = F.mse_loss(noise, predicted_noise)elif loss_type == "l1":loss = F.l1_loss(noise, predicted_noise)else:raise ValueError(f"unknown loss type {loss_type}")return loss def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tens...
代码实现由torch.nn.L1Loss的参数reduction决定,当参数reduction 选择‘mean’ 或’none’时,即为MAE, 选择’sum’时即为L1 loss; loss_func = torch.nn.L1Loss() input = torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4)) target = torch...