loss_function_sum = nn.MSELoss(reduction="sum") loss_none = loss_function_none(input, target) loss_mean = loss_function_mean(input, target) loss_sum = loss_function_sum(input, target) print("\nloss_none\n", loss_none) print("\nloss_mean\n", loss_mean) print("\nloss_sum\n",...
Pytorch 在学术界日益流行,几乎所有深度学习算法程序中几乎都用到的loss.backward()和optimizer.step()究竟是干嘛的?每天使用有没有思考一下其原理和机制呢? 损失函数loss定义了模型优劣的标准,loss越小,模型越好,常见的损失函数比如均方差MSE(Mean Square Error),MAE (Mean Absolute Error),交叉熵CE(Cross-entropy...
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 所有的优化方法都封装在torch.optim里面,他的设计很灵活,可以扩展为自定义的优化方法。 所有的优化方法都是继承了基类optim.Optim...
我们使用nn.CrossEntropyLoss定义损失函数,并将之前计算的权重传入。 步骤6:训练模型 model=SimpleModel()optimizer=optim.Adam(model.parameters())forepochinrange(10):# 训练模型10个epochforinputs,labelsintrain_loader:optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs)loss=criterion(outputs,labels)loss.backward()opt...
上一个博客中我们学习了损失函数,当我们有了这个loss之后,我们就可以通过反向传播机制得到参数的梯度,那么我们如何利用这个梯度进行更新参数使得模型的loss逐渐的降低呢?这个就是优化器干的事情了,所以今天开始进入优化器模块,首先学习优化器的概念,然后学习优化器的属性和方法,介绍常用的优化器的原理。关于优化器,最重要...
# 定义损失函数 Loss = CrossEntropyLoss() # 创建优化器 lr = 0.01 optimizer = SGD(Model.parameters(), lr=lr) # 定义一个list保存学习率 lr_list = [] # 学习率更新频率 step = 5 for epoch in range(100): if epoch % 5 == 0:
一、优化器 1.1 优化器的介绍 pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实标签 导数:函数在指定坐标轴上的变化率 方向导数:指定方向上的变化率 梯度:一个向量,方向为方向导数取得最大值的方向 梯度下降:朝着梯度下降的负方向去变化,下降是最快的 ...
Pytorch中实现了很多损失函数,不同的损失函数适用于不同类型的问题,如回归、分类等,选择合适的损失函数和优化器对于实现有效的模型训练和优秀的泛化性能至关重要。接下来,我们将介绍Pytorch中的常用损失函数。 3 PyTorch中常用损失函数 3.1 均方误差损失(MSELoss) ...
简介:本文介绍了如何在 PyTorch 中实现多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,并使用平均绝对百分比误差(MAPE)损失函数的思想进行策略优化。文章首先引入了百度智能云文心快码(Comate)作为辅助工具,然后详细阐述了MADDPG算法的实现步骤,包括网络结构定义、训练函数和优化器的设置。