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...
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...
loss_3=loss_fn_3(inputs.float(),targets.float())print('*'*30)print(loss_3)#tensor(0.7500)print(loss_3.shape)# torch.Size([])print(type(loss_3))#<class'torch.Tensor'>#.item()方法 是得到一个元素张量里面的元素值,具体就是 用于将一个零维张量转换成浮点数print(loss_3.item())#0.75...
output = model(local_batch) loss = loss_fn(output, local_labels) # Backward pass optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 量化:PyTorch 1.0中增加了一些对模型量化的支持。下面是一个对模型进行量化的示例代码: 代码语言:txt AI代码解释 python import torch.quantization model = ... qu...
loss_fn(outputs, labels).backward() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 更新参数 optimizer.step() ## Bash运行 # 改变:使用torch_run启动DDP模式,nproc_per_node选项设置节点中的GPU数目 torchrun --nproc_per_node=2 main.py ...
loss = loss_fn(x1, x2, y) print(loss.item()) 2. HingeEmbeddingLoss 概述:HingeEmbeddingLoss用于训练二分类问题,特别是当标签为-1或1时。它鼓励正确分类的样本具有更高的置信度,同时惩罚错误分类的样本。 公式解析:对于每个样本,如果标签y与预测值x(通常是模型输出的某个分数或距离)的符号一致,则损失为...
更多的时候以类的方式定义,观察Pytorch自带的损失函数,部分损失函数直接继承自_Loss类,部分则先继承自_WeightedLoss类,而_WeightedLoss又继承自_Loss类。_Loss类则最终继承自nn.Module。 _Loss类的定义如下: AI检测代码解析 class _Loss(Module): reduction: str ...
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...
以上代码中,我们首先定义了模型预测值predictions和真实值labels,然后使用nn.CrossEntropyLoss()定义了一个交叉熵损失函数loss_fn。最后,通过将predictions和labels传递给loss_fn来计算Loss。 2. 查看Acc Acc代表模型的准确率,即预测值与真实值相等的比例。在PyTorch中,我们可以通过以下步骤来计算Acc: ...
super(MyLoss, self).__init__() def forward(self, x, y): # 自定义损失函数 loss = x + y return loss 然后,可以使用以下代码将自定义损失函数传递给优化器: # 实例化损失函数 loss_fn = MyLoss() # 实例化优化器 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) ...