targets=dataoutputs=my_net(imgs)# print(outputs) # [p0, p1, ..., p9] 每张图片的类的预测的概率# print(targets) # [t0, t1, ..., t63] 真实每张图片对应的类标号''' loss function '''res_loss=loss(outputs,targets)# print(res_loss) # tensor(2.2994, grad_fn=<NllLossBackward0>) ...
NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot编码形式的). 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax. 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做 softmax. Nn.NLLLoss 和 nn.CrossEntropyLoss 的功能是非常相似的!通常都是...
importtorch#定义loss函数loss_function=torch.nn.KLDivLoss(reduction='mean')##reduction:可设置为'sum','mean','none','batchmean'##决定了损失计算方式,下面在使用loss函数中会详述功能。#使用loss函数计算lossloss=loss_function(inputs,targets)##inputs:tensor类,模型的预测结果分布,格式为(N, K)或(N,...
@文心快码pytorch 自定义loss function 文心快码 在PyTorch中自定义损失函数是一个常见的需求,特别是在处理特定任务时,标准损失函数可能无法满足需求。自定义损失函数可以通过继承torch.nn.Module类并实现forward方法来完成。 自定义损失函数的基本步骤 继承torch.nn.Module类: 自定义损失函数需要继承torch.nn.Module类,...
# 旧版配置loss_function:MyLoss# 新版配置loss_function:MyLoss_v2 1. 2. 3. 4. 5. 兼容性处理 在处理旧版本与新版本的兼容性时,可能会出现运行时差异。我们需要使用适配层来确保代码的兼容性。 适配层实现的示例代码如下: defloss_fn(y_pred,y_true):ifversion=="old":# 适配旧版returnMyOldLoss()...
这篇文章给大家介绍Loss function函数如何在Pytorch中使用,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。 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,...
loss_sum = loss_function_sum(input, target) print("\nloss_none\n", loss_none) print("\nloss_mean\n", loss_mean) print("\nloss_sum\n", loss_sum) 结果也是非常的好理解,如下所示: nn.MSELoss 查看MSELoss 官方文档 代码演示:
loss(x,y)=1N∑i=1N|x−y| 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。 loss(x,y)=1N⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪12(xi−yi)2|xi−yi|−12,if|xi−yi|<1otherwise nn.MSELoss 平方损失函数 ...
1. 直接利用torch.Tensor提供的接口 自定义损失函数的一种简单方法是直接利用PyTorch的张量操作。以计算一个三元组损失（Triplet Loss）为例，只需定义损失函数的计算逻辑并调用torch提供的张量计算接口。将损失函数封装为一个类，继承自nn.Module，可以方便地在训练过程中使用。实例化后，可以通过调用该类...
weight (Tensor, optional) – 自定义的每个 batch 元素的 loss 的权重. 必须是一个长度为 “nbatch” 的的 Tensor 6 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为...