torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')如果在模型训练中直接使用MSELoss,即 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...
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: 其中, 是第i个样本的真...
常见的损失函数包括用于回归任务的 nn.MSELoss（均方误差）和用于分类的 nn.NLLLoss（负对数似然）。nn...
在上面的代码中,nn.MSELoss()函数计算模型输出output和目标值target之间的均方误差损失。然后,通过调用backward()方法计算梯度,并通过调用优化器的step()方法更新模型参数,以最小化损失。 需要注意的是,在使用nn.MSELoss()函数时,输入的张量形状必须相同,否则会引发维度不匹配的错误。在实际使用中,通常需要根据具体情...
BP反向传播通用代码: 使用Torch框架的进行模型训练的BP反向传播代码: model=Model(input) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2) #模型训练 for e in range(1000): var_x = Variable(train_x)
BP反向传播通用代码: 使用Torch框架的进行模型训练的BP反向传播代码: model=Model(input) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-2) #模型训练 for e in range(1000): var_x = Variable(train_x)
在Torch中,可以根据任务的不同使用不同的Loss函数,如均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-entropy)等。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...
1#loss function and optimizer2importtorch.optim as optim3loss_function =nn.MSELoss()4optimizer = optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.001) optmizer接收两个参数,第一个是我们定义的模型参数,第二个是学习率。 四、输入的数据和反向传播 在此,我们生成随机数据对网络进行实现。
criterion=nn.MSELoss() 还有其他损失函数,如nn.L1Loss(平均绝对误差损失),nn.BCELoss(二进制交叉熵损失),nn.SmoothL1Loss(Huber损失)等,可以根据具体任务和需求选择。 6.2 计算损失 一旦选择了损失函数,计算模型的损失相对直接。 前向传播:首先,通过模型进行前向传播以获得预测值。
nn.MSELoss:均方误差损失,用于回归任务。 nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失,用于分类任务。 4、优化器 优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。PyTorch提供了多种优化器,例如: optim.SGD:随机梯度下降优化器。 optim.Adam:Adam优化器。 三、示例:构建一个简单的神经网络 ...