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...
reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 2 均方误差损失 MSELoss 计算output 和 target 之差的均方差。 torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 3 交叉...
importtorchfromtorch.autogradimportFunctionfromtorch.nnimportMSELossclassCustomFunction(Function):@staticmethoddefforward(ctx,input):result=input*2# 前向传播的简单操作,y^=w*x w等于2ctx.save_for_backward(input)# 保存输入用于反向传播returnresult@staticmethoddefbackward(ctx,grad_output):print(grad_output)...
torch.nn.SmoothL1Loss 如果绝对元素误差低于 beta,使用平方项,否则不使用。它对异常值的敏感度低于:class:'torch.nn.MSELoss',并且在某些情况下可以防止梯度爆炸(例如,参见Ross Girshick的论文“Fast R-CNN”)。 ℓ(x,y)=L={l1,...,lN}T ln={0.5(xn−yn)2/beta,if |xn−yn|<beta|xn−yn...
mse= F.mse_loss(torch.ones(1), x *w) xx=torch.autograd.grad(mse, [w])print(xx) 第二种方式: loss.backgrad() #x = torch.ones(1) w= torch.full([1], 2.) w.requires_grad_() mse= F.mse_loss(torch.ones(1), x *w) ...
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的线性模型 model = nn.Linear(2, 1) # 定义一个优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 定义一个损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 生成一些随机的输入和目标 x = torch.randn(4, 2) y ...
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...
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loss_fn = nn.MSELoss() y_pred = torch.tensor([[0.5, 0.3], ]) y_true = torch.tensor([[0.4, 0.6], ]) loss = loss_fn(y_pred, y_true) print(loss.sum()) # 输出: tensor(0.0200),计算总损失值 ``` 通过了解和熟悉 `torch.Tensor.sum()` 的具体作用和用法,我们可以更方便地计算张量...
Smooth L1 Loss Smooth L1 损失函数通过β结合了MSE 和 MAE 的优点,来自 Fast R-CNN 论文。 当真实值和预测值之间的绝对差低于β时,使用 MSE 损失。MSE 损失曲线是一条连续曲线,这意味着每个损失值处的梯度都会变化,并且可以在任何地方可导。然而,对于非常大的损失值,梯度爆炸,使用平均绝对误差,当绝对差变得大...