importtorch.optimasoptim criterion=nn.MSELoss()# 均方误差损失optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)# 学习率为0.01 1. 2. 3. 4. 损失函数用来衡量模型输出与真实标签之间的误差,而优化器则用于更新模型参数。 步骤4:模拟损失为NaN的情况 我们可以在训练过程中故意触发NaN损失。例如,可以通过让模型...
"""loss = mse(X, gamma_inv(X))"""defloss_function(x):mask=(x<0.003).float()gamma_x=mask*12.9*x+(1-mask)*(x**0.5)loss=torch.mean((x-gamma_x)**2)returnlossif__name__=='__main__':x=Variable(torch.FloatTensor([0,0.0025,0.5,0.8,1]),requires_grad=True)loss=loss_function(...
criterion=nn.MSELoss()# 使用均方误差作为损失函数optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# Adam优化器 1. 2. 训练过程 编写训练循环。 AI检测代码解析 # 假设你的输入和目标已经准备好了inputs=torch.tensor([...],dtype=torch.float32)# 填入输入数据targets=torch.tensor([...],dtype=...
nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for inputs, targets in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) if torch.isnan(loss).any(): print(f"Epoch {epoch}, Loss is ...
pytorch出现nan 文心快码 在使用PyTorch进行深度学习模型训练时,遇到nan(非数字)值是一个常见问题,这通常表示某些计算步骤中产生了无法表示的数字。针对你提出的问题,我将从几个关键点进行分析,并提供可能的解决方案和代码示例。 1. 检查数据预处理步骤 确保输入数据没有缺失或异常值。异常值或缺失数据在训练过程中...
(1)L1Loss:计算模型输出与target之差的绝对值(2)MSELoss:计算模型输出与target之差的平方 注意事项:reduction采用none模式,以每个神经元一一对应计算L1Loss和MSELoss。 //创建输入为2*2张量,值全为1。target同样大小的张量,元素值为3. inputs = torch.ones((2, 2)) target = torch.ones((2, 2)) * 3...
「2 nn.MSE」 这个也是用于回归问题,计算inputs与target之差的平方 「3 nn.SmoothL1Loss」 这是平滑的L1Loss(回归问题) 那么这个平滑到底是怎么体现的呢? 采用这种平滑的损失函数可以减轻离群点带来的影响。 「4 nn.PoissonNLLLoss」 功能:泊松分布的负对数似然损失函数,分类里面如果发现数据的类别服从泊松分布,...
第一个 loss 为 0,3133,手动计算的代码如下: x_i = inputs.detach().numpy()[idx, idx] y_i = target.numpy()[idx, idx] # # loss # l_i = -[ y_i * np.log(x_i) + (1-y_i) * np.log(1-y_i) ] # np.log(0) = nan l_i = -y_i * np.log(x_i) if y_i else ...
weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式 交叉熵 = 信息熵 + 相对熵 交叉熵: 自信息 相对熵:两个分部之间的差异,不具备对称性 5、nn.L1Loss 功能:计算inputs与target之差的绝对值 6、nn.MSELoss 功能:计算inputs与target之差的平方 ...
cross entropy 更适合分类问题, sigmoid+MSE容易梯度弥散,出现sigmoid出现饱和,收敛也慢,cross entropy的梯度信息更大,收敛的更快。 虽然mes并不适合分类问题,但求其梯度很简单,在一些前沿的算法,可能有些很好的效果。 一个crosss_entropy = softmax + log+null_loss ...