在定义Loss函数后,我们可以通过反向传播算法根据Loss值来更新网络参数。 2.记录训练Loss 在Torch中,通过使用TensorboardX库可以很方便地记录并可视化训练过程中的Loss值。TensorboardX是一个用于PyTorch的Tensorboard接口,可以用来记录训练过程中的各种指标。 首先,我们需要安装TensorboardX库: ``` !pip install tensorboard...
torch.tensor([np.inf,np.inf])+torch.tensor([np.inf,np.inf]) torch.tensor([np.inf,np.inf])*torch.tensor([np.inf,np.inf]) torch.tensor([np.inf,np.inf])-torch.tensor([np.inf,np.inf]) torch.tensor([np.inf,np.inf])/torch.tensor([np.inf,np.inf]) inf与nan 我们算不出来 inf...
loss = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 例如 代码实现 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) Y = torch.tensor([[2, 2], [...
torch.nn.NLLLoss() class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 1. 计算公式:loss(input, class) = -input[class] 公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110。 个人理解:感觉像是把 ...
PyTorch(简称Torch)是一个流行的深度学习框架,提供了丰富的损失函数。本文将介绍Torch中的损失函数以及如何使用它们来绘制Loss曲线。 二、Torch中的损失函数 Torch提供了多种常见的损失函数,用于不同类型的任务。下面介绍几种常用的损失函数: 1. 均方误差损失(Mean Squared Error Loss) 均方误差损失是回归任务中常用的...
解决inf问题的方法之一，是通过在计算loss时设置参数`zero_infinity`为True，这样可以将无穷大的loss值置零，避免其对梯度产生影响。在CTC损失函数中，通过调整参数，可以实现这一功能。当将`zero_infinity`参数设置为True时，inf值会被置为0，从而避免了梯度爆炸问题。在处理包含多个损失函数融合的场景时...
如果reduction = ''elementwise_mean,返回loss的平均值。 如果reduction = ''mean,返回loss的平均值 2. 验证代码 1> import torchimport torch.nnas nnm = nn.Sigmoid()loss = nn.BCELoss(size_average=False, reduce=False)input= torch.randn(3, requires_grad=True)target = torch.empty(3).random_(2...
实现一个记录最低loss的类,如下 class SaveBest: def __init__(self): self.minLoss = 10000 self.fileName = './params_init.pth' self.bestIndex = None self.bestParams = {} def save(self,net,index,value): if value < self.minLoss: name = f'./params_{index}.pth' torch.save(net.sta...
torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0.0,reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: 参数: margin:默认值0 8 HingeEmbeddingLoss torch.nn.HingeEmbeddingLoss(margin=1.0, reduction='mean') 对于mini-batch(小批量) 中每个实例的损失函数如下: ...
在训练过程中遇到自定义损失函数(loss)不下降的情况，首先需要检查自定义损失函数的计算过程是否存在错误。确保所有涉及的数学运算和逻辑判断准确无误，特别是涉及到对损失值进行求和、平均或应用权重的操作，这些细节的准确性对于损失值的正确计算至关重要。若自定义损失函数计算正确，下一步考虑调整学习率（...