reduction:计算模式,可为 none /sum /mean: ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100,
forpinmodel.parameters():ifp.grad is not Noneand(p.grad==0).all():p.grad=None DDP的梯度汇总使用的是avg,因此如果loss的计算使用的reduce_mean的话,我们不需要再对loss或者grad进行/ world_size的操作。 二、使用DDP时的数据读取 DDP不同于DP需要用卡0进行数据分发,它在每个node会有一个独立的dataloade...
p.grad = None DDP的梯度汇总使用的是avg,因此如果loss的计算使用的reduce_mean的话,我们不需要再对loss或者grad进行/ world_size的操作。 二、使用DDP时的数据读取 DDP不同于DP需要用卡0进行数据分发,它在每个node会有一个独立的dataloader进行数据读取,一般通过DistributedSampler(DS)来实现: DS会将range(len(da...
(1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 losssum (2)如果 reduce = True,那么 loss 返回的是标量 a)如果 size_average = True,返回 loss.mean();现在已经废除,可以使用reduction='mean'代替 b)如果 size_average = False,返回 loss.sum();可以使用reduction='sum'代替 上面...
关于weight的设置,有多少个类别,就要设置一个多长的向量,分别代表各weight损失的权重 。mean计算是加权平均,即1.8210/(1+2+2)=0.3642 reduce(bool,optional) – Deprecated (seereduction). By default, the losses are averaged or summed over observations for each minibatch depending onsize_average. Whenreduc...
reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即所有向量元素求和后再除以向量长度 2)当 size_average = False 时,返回 loss.sum(),即所有向量元素只求和 reduction:默认是mean,还可以是sum ...
本文主要介绍pytorch中常用的损失函数API的使用。 1. 分类损失 1.1. nn.BCELoss() nn.BCELoss()用于计算二分类问题,使用时采用默认初始化即可,即reduction='mean’是返回loss在所有样本上的均值。在forward方法中,所接受的 input和target必须一样的shape,且target是one-hot编码,而input需提前经过sigmoid处理...
reduce = False,损失函数返回的是向量形式的 loss,这种情况下参数 size_average 失效。 reduce = True, 损失函数返回的是标量形式的 loss,这种情况下: 1)当 size_average = True 时,返回 loss.mean(),即所有向量元素求和后再除以向量长度,这种情况就是交叉熵 ...
reduce(bool)- 返回值是否为标量,默认为True 实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/5_PoissonNLLLoss.py 6.KLDivLoss class torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能:计算input和target之间的K...
如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss; 如果reduce = True,那么 loss 返回的是标量 如果size_average = True,返回 loss.mean(); 如果size_average = True,返回 loss.sum(); 为了更好地理解损失函数...