torch.nn.MSELoss(reduction='sum')如果在模型训练中使用MSELoss(reduction='sum'),即 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...
torch.nn.L1Loss(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。 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...
import torch# input和target分别为MESLoss的两个输入input = torch.tensor([0.,0.,0.])target = torch.tensor([1.,2.,3.])# MSELoss函数的具体使用方法如下所示,其中MSELoss函数的参数均为默认参数。loss = torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')loss = loss(input, t...
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 import torch import torch.nn as nn loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.back...
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; ...
MSELoss(reduction='sum') loss = [loss1, loss2, loss3] for l in loss: print(l(X, Y)) # tensor([[[8.5508e+00, 9.5212e+00], # [1.0256e-01, 1.4373e+00]], # [[1.8170e-02, 1.6240e+00], # [2.2544e-02, 5.3282e-02]]], # [[[7.9586e-01, 6.0304e-01], # [1.2524e+01...
Torch损失函数详解 1. L1Loss: 计算output与target的绝对值差。reduction参数可选mean或sum，分别返回平均值或总和，默认为mean。输入和标签需要维度相同。2. 均方误差损失 MSELoss: 测量x和y中每个元素的均方误差。reduction同上，输入和标签要求维度一致。3. CrossEntropyLoss: 用于神经网络输出的归一化和...
MSELOSS 代码语言:javascript 复制 CLASStorch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction:str='mean') 创建一个标准来测量输入x和目标y中每个元素之间的均方误差(L2范数平方)。 未减少的损失(即reduction设置为'none')可以描述为: 其中N 是 batch size. 如果reduction不是'none'(默认为'mean'), 那么...
在Torch中，分类问题涉及多种损失函数以评估模型预测与实际结果的差异。其中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是两种关键的损失函数，用于处理二元分类问题。BCELoss计算输入与输出的二元交叉熵，公式为：N是样本数量。当reduction不设为None（默认为求均值）时，用于度量重建误差，如自动编码器中的表现。目标y应...
# 假设x是输入数据,batch_size是批次大小x = torch.randn(batch_size, 784)recon_x, mu, logvar = model(x)loss = nn.functional.binary_cross_entropy(recon_x, x, reduction='sum') \+ 0.5 * torch.sum(torch.exp(logvar) + mu.pow(2) - 1 - logvar) ...