torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。 代码示例 单个求其loss: crit =nn.MSELoss()#target = torch.Tensor(1)#target[0] = 10#res = torch.Tensor(1)#res[0] = 5#cost = crit(res,target)#25#print(cost)target = torch.Tensor(2) target[0]= 10target[1] = 6res= torch.Tensor...
MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) 对于具体的output是怎么算出来的,官网并未给出对应的示例。 以下将给出官网上的示例的计算方式: (torch.mean((target-input)**2,dim=1)).mean() 对于示例之外的其他的MSELoss所...
torch.nn.MSELoss 用来计算每一个输入元素相对于目标元素的均方差 1.当reduction为None的时候 ℓ(x,y)=L={l1,…,lN}⊤,ln=(xn−yn)2 2.当reduction不是None的时候(缺省为mean) ℓ(x,y)={mean(L),if reduction=`mean';sum(L),if reduction=`sum'. torch.nn.SmoothL1Loss 如果绝对...
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。
51CTO博客已为您找到关于torch.nn.MSELoss的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及torch.nn.MSELoss问答内容。更多torch.nn.MSELoss相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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) ...
在PyTorch中,计算均方差(Mean Squared Error, MSE)通常使用`torch.nn.functional.mse_loss`函数。这个函数计算预测值与目标值之间的均方差。以下是一个简单的例子: ```python import torch import torch.nn.functional as F #随机生成一些示例数据 predictions = torch.rand(5, requires_grad=True) targets = tor...
avg_factor (int, optional): Average factor that is used to average the loss. Defaults to None. Returns: torch.Tensor: The calculated loss """ loss = self.loss_weight * mse_loss( pred, target, weight, reduction=self.reduction, avg_factor=avg_factor) return loss ...
MSELoss(均方误差损失):常用于回归问题,计算预测值与真实值之间的平均平方误差。 CrossEntropyLoss(交叉熵损失):常用于分类问题,计算预测概率(logits)与真实标签之间的交叉熵。 BCELoss(二分类交叉熵损失):用于二分类问题,计算预测概率与真实标签之间的二进制交叉熵。 NLLLoss(负对数似然损失):常用于多分类问题,计算...