optimizer = optimizer.SGD(model.parameters(), lr=LR) # model.parameters() 替换 [k,b] loss_fn = nn.MSELoss(reduction='mean') model.train() # 声明训练模式,并非真的模型训练 for epoch in range(EPOCHS): y_hat = model(x_train) # 模型输出预测值 loss = loss_fn(y_train, y_hat) loss...
在计算具体的损失时loss = loss_fn(y_pred.squeeze(), train_y),这里实际上在 Loss 中进行一次前向传播,最终调用BCELoss()的forward()函数F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction)。 下面介绍 PyTorch 提供的损失函数。注意在所有的损失函数中,size_average和...
因此,loss.grad_fn表示了计算loss值时所涉及的最后一个操作(通常是某种形式的损失函数计算,比如均方误差、交叉熵等)。 通过检查loss.grad_fn,你可以了解PyTorch是如何构建计算图来计算损失值的,尽管在大多数情况下,你不需要直接访问这个属性来训练你的模型。 然而,了解它的存在和它的作用对于深入理解PyTorch的自动微...
pytorch MSELoss参数详解 代码语言:javascript 复制 importtorchimportnumpyasnp loss_fn=torch.nn.MSELoss(reduce=False,size_average=False)a=np.array([[1,2],[3,8]])b=np.array([[5,4],[6,2]])input=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a))target=torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b...
2、其他不常用loss 1、损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。
loss = loss_fn(outputs, target):计算损失函数。 optimizer.zero_grad():清零所有参数的梯度缓存。 loss.backward():反向传播,计算当前梯度。 nn,utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2):对梯度进行裁剪,防止梯度爆炸。
在计算具体的损失时loss = loss_fn(y_pred.squeeze(), train_y),这里实际上在 Loss 中进行一次前向传播,最终调用BCELoss()的forward()函数F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction)。 下面介绍 PyTorch 提供的损失函数。注意在所有的损失函数中,size_average和...
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。 这里很上面的 L1Loss 类似,都是 element-wise 的操作,下标 i 是 x的第 iii 个元素。 loss_fn=torch.nn.SmoothL1Loss(reduce=False,size_average=False)input=torch.autograd.Variable(torch.randn(3,4))target=torch...
loss_fn=nn.NLLLoss() optimizer=torch.optim.Adam(net.parameters()) if os.path.exists(save_path): net.load_state_dict(torch.load(save_path)) else: print("No Param") epoch=0 while epoch<100: feat_loader,label_loader=[],[] for i,(X,Y) in enumerate(train_load): ...
loss=loss_fn(a,b) #print(loss) tensor(0.7020) 示例2: import torch from torch.autograd import Variable weight = torch.Tensor([1,2,1,1,10]) loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduce=False, size_average=False, weight=weight) input = Variable(torch.randn(3, 5)) # (batch_size, C)...