loss_2=loss_fn_2(inputs.float(),targets.float())print(loss_2)#***#3、默认情况下:返回平均值 #***loss_fn_3=torch.nn.MSELoss()#将Variable类型统一为float()(tensor类型也是调用xxx.float()) loss_3=loss_fn_3(inputs.float(),targets.float())print('*'*30)print(loss_3)#tensor(0.7500...
如果reduction='sum': criterion3 = nn.MSELoss(reduction='sum') loss3 = criterion3(x, y)print(loss3) 则输出: tensor(37.) 在反向传播时的使用 一般在反向传播时,都是先求loss,再使用loss.backward()求loss对每个参数w_ij和b的偏导数(也可以理解为梯度)。 这里要注意的是,只有标量才能执行backward(...
criterion=torch.nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.Adam(fc.parameters()) weights_norm,bias_norm=fc.parameters() #每次结果生成器 for step in range(20001): if step: optimizer.zero_grad() loss_norm.backward() optimizer.step() output_norm=fc(x_norm) pred_norm=output_norm.squeeze() loss_no...
mse_loss:度量预测和实际数值(通常用于回归)的平均平方误差损失的函数。 若要指定训练模型时要使用的损失函数,请创建相应函数的实例,如下: Python importtorch.nnasnn loss_criteria = nn.CrossEntropyLoss 提示 有关PyTorch 中可用损失条件的详细信息,请参阅 PyTorch 文档中的“丢失”函数。
关于“MSE loss在PyTorch中的实现”的描述,将从多个方面展开,首先从背景分析入手。 在深度学习中,均方误差(MSE)是评估模型性能尤其是在回归问题中的一种重要损失函数。具体来说,MSE用于衡量预测值与真实值之间的差距,公式为: [ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_{i} - \hat{y}_{i})^2 ...
3.添加结果w,mse到列表中 4.绘制图像 视频链接 #导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#准备训练数据(1,2)(2,4)(3,6)x_data= [1.0,2.0,3.0]y_data= [2.0,4.0,6.0] #定义线性模型:w是权重defforward(x):returnw * x#乘积计算y的预测值#定义损失函数defloss(x,y): ...
nn.MSELoss() 接受的输入和目标应具有相同的形状和类型。 使用示例 import torch import torch.nn as nn # 定义输入和目标张量 input = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]], requires_grad=True) target = torch.tensor([[1.5, 2.5], [3.5, 4.5]]) # 使用 nn.MSELoss 计算损失 criterion = ...
从模型的角度选择:对于大多数CNN网络,我们一般是使用MSE而不是MAE,因为训练CNN网络很看重训练速度,对于边框预测回归问题,通常也可以选择平方损失函数,但平方损失函数缺点是当存在离群点(outliers)的时候,这些点会占loss的主要组成部分。对于目标检测FastR CNN采用稍微缓和一点绝对损失函数(smooth L1损失),它是随着误差线...
criterion=nn.MSELoss()loss=criterion(sample,target)print(loss) 最后结果是:1.5。 4、nn.CrossEntropyLoss 需要注意的是,target输入必须是 tensor long 类型(int64位) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch # cross entropy loss ...