reduction 参数值mean和sum,mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 输入和标签: input,target维度相同 单标签二分类例子: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # 单标签二分类 m = nn.Sigmoid() weight = torch.tensor([0.8]) loss_fct = nn.BCELoss(...
计算损失 loss 反向传播计算梯度 更新网络的参数 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 假设图片的输入是 1channel,5*5,6channel 输出 self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5) self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5) # 这...
import torch.nn.functional as F 这个语句导入了 PyTorch 的 torch.nn.functional 模块，并将其简化为 F。torch.nn.functional 提供了一系列函数，这些函数可以直接用于创建和操作神经网络层。以下是一些常用的 torch.nn.functional 模块中的函数：激活函数：F.relu(input)：应用 Rectified Linear Unit (ReLU) 激活...
torch.nn.functional.mse_loss(input,target,size_average=None,reduce=None,reduction=mean) → Tensor 参数 size_average: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值;reduce为 False时,忽略这个参数; reduce: 默认为True, 计算一个batch中所有loss的均值或者和; reduce = False,size_average 参数失效,返回的 l...
loss = torch.nn.MSELoss() loss = loss(X, Y) print(loss) loss.backward() print(X.grad) 1. 2. 3. 4. 5. 则 ,范数求导参考1 例如 代码实现 import torch X = torch.tensor([[3, 1], [4, 2], [5, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...
torch.nn.MSELoss() torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)的损失函数。它可以用于回归问题中,衡量模型预测值与真实值之间的差距。 数学原理: 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集,MSE可以表示为:...
1.均方误差(MSE)损失:torch.nn.MSELoss() 2.交叉熵损失:torch.nn.CrossEntropyLoss() 3.二分类交叉熵损失:torch.nn.BCELoss() 4. KL散度损失:torch.nn.KLDivLoss() 5. Hinge损失:torch.nn.HingeEmbeddingLoss() 6. NLL损失(负对数似然损失):torch.nn.NLLLoss() 7.多标签分类交叉熵损失:torch.nn.Mul...
x,w)+b# 计算二元交叉熵损失，并应用sigmoid函数，使用logits形式的z和目标yloss=torch.nn.functional...
pytorch中torch.nn.MSELoss损失函数用法 loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 输出值了0.333。 输出表明loss损失函数自动返回平方损失的平均值。
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Loss(torch.nn.Module): def __init__(self, reduction='mean'): super(Loss, self).__init__() self.reduction = reduction def forward(self, logits, target): # [bs,num_class] CE=q*-log(p), q*log(1-p),p...