MSE是mean squared error的缩写,即平均平方误差,简称均方误差。 MSE是逐元素计算的,计算公式为: 旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数,新版的只有一个reduction参数了,功能是一样的。reduction的意思是维度要不要缩减,
importtorch.nn.functional as F#预测值,已做softmaxpred=torch.tensor([[0.2,0.3,0.5],[0.3,0.2,0.5],[0.4,0.4,0.2]])#真实类别标签,此时无需再做one_hot,因为nll_loss会自动做target=torch.tensor([1,0,2])#对预测值取loglog=torch.log(pred)#计算最终的结果res=F.nll_loss(log, target)print(res...
2、nn.SmoothL1Loss 3、nn.MSELoss 4、nn.CrossEntropyLoss 5、nn.BCELoss 6、nn.NLLLoss 7、nn.NLLLoss2d 8、BCEWithLogitsLoss 与 MultilabelSoftMarginLoss 9、比较BCEWithLogitsLoss和TensorFlow的 sigmoid_cross_entropy_with_logits;softmax_cross_entropy_with_logits 2、其他不常用loss 1、损失函数 损失...
在PyTorch中,有一个叫做nll_loss的函数,可以帮助我们更快的实现上述计算,此时无需对target进行独热编码,于是代码可简化如下: import torch.nn.functional as F#预测值,已做softmaxpred=torch.tensor([[0.2,0.3,0.5],[0.3,0.2,0.5],[0.4,0.4,0.2]])#真实类别标签,此时无需再做one_hot,因为nll_loss会自动做...
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)对由几个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。详细信息和输出形状,查看Conv1d参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) weight– 过滤器的形状 (out_channels, in_channels, kW) ...
Pytorch的nn.Conv2d()详解 nn.Conv2d()的使用、形参与隐藏的权重参数 二维卷积应该是最常用的卷积方式了,在Pytorch的nn模块中,封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。使用方法和普通的类一样,先实例化再使用。下面是一个只有一层二维卷积的神经网络,作为nn.Conv2d()方法的使用简介:...
至此我们知道,一个模型的运算部分由 autograd functions 组成,这些 autograd functions 内部定义了 forward,backward 用以描述前向和梯度反传的过程,组合后可以实现整个模型的前向和梯度反传。以torch.autograd.function中所定义的Function类为基类,我们可以实现自定义的autograd function,所实现的 function 需包含forward及...
nn.CrossEntropyLoss()函数计算交叉熵损失 用法: # output是网络的输出,size=[batch_size, class] #如网络的batch size为128,数据分为10类,则size=[128, 10] # target是数据的真实标签,是标量,size=[bat_牛客网_牛客在手,offer不愁
pytorch的nn.MSELoss损失函数 https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791 大步走,一路向前,一路欢歌。
一、BCELoss 二分类损失函数 输入维度为(n, ), 输出维度为(n, ) 如果说要预测二分类值为1的概率,则建议用该函数! 输入比如是3维,则每一个应该是在0——1区间内(随意通常配合sigmoid函数使用),举例如下: import torch import torch.nn as nn