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...
super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, output, target): target = torch.LongTensor(target) criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(output, target) mask = target == 9 high_cost = (loss * mask.float()).mean() return loss + high_cost 在这个例子中,我们首先使...
loss_elementwise_mean = criterion_elementwise_mean(x, y) loss_sum = criterion_sum(x, y ) print('reduction={}: {}'.format('none', loss_none.detach().numpy())) print('reduction={}: {}'.format('elementwise_mean', loss_elementwise_mean.item())) print('reduction={}: {}'.format...
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...
nn.modules import _Lossfrom torch import argmaxclass CustomLoss(_Loss):def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, input, target): """ loss function called at runtime """ # Class 1 - Indices [0:50] class_1_loss = F.nll_loss( ...
这些Loss Function专门针对一些非通用的模型,PyTorch不能将他们全部添加到库中去,因此这些损失函数的实现则需要我们通过自定义损失函数来实现。另外,在科学研究中,我们往往会提出全新的损失函数来提升模型的表现,这时我们既无法使用PyTorch自带的损失函数,也没有相关的博客供参考,此时自己实现损失函数就显得更为重要了。
loss_function =CustomLoss(weight=0.5) 7.2 自定义初始化方法 介绍:你可以自定义模型参数的初始化方法。 简单使用: importtorch.nn.initasinit# 自定义初始化方法 def custom_init(m):ifisinstance(m, nn.Linear):init.constant_(m.weight,val=0.1)init.constant_(m.bias,val=0) ...
custom_model=custom_model.to(device) 训练步骤可以像下面这样给出, 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 loss_fun=triplet_loss()optimizer=Adam(custom_model.parameters(),lr=0.001)forepochinrange(30):total_loss=0fori,(anchor,positive,negative)inenumerate(custom_loader):anchor=anchor['...
为了方便我们的搜索,我们将使用标记为 torch.profiler.record_function 上下文管理器的每行代码进行包装,并重新运行分析分析。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # custom loss definition class CrossEntropyLoss(nn.Module): def forward(self, input, target): with torch.profiler.record_...
By default SGD takes a step each iteration towards minimizing the loss function (a line segment between the current and the target location). In this case we are using a learning rate of 0.01 which is a multiplicative factor for both the gradient and the current position; a large learning ...