torch.nn.functional 模块中的函数通常是无状态的，这意味着它们不会存储参数（如权重和偏置），这些参数需要在函数调用时显式传递。这使得这些函数非常适合用在自定义神经网络的构建过程中。import torch.nn.init as init 这个语句导入了 PyTorch 的 torch.nn.init 模块，并将其简化为 init。
PyTorch 的 MSE 损失函数如下。 torch.nn.MSELoss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.mse_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) Smooth L1 Loss Smooth L1 损失函数通过β结合了MSE 和 MAE 的优点,来自 Fast...
以下是一些常用的损失函数及其应用场景: ### 1. **均方误差损失(Mean Squared Error Loss, MSE Loss)** - **类名**: `torch.nn.MSELoss` - **用途**: 用于回归任务,计算预测值与真实值之间差的平方的平均值。 - **公式**: $L = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2...
损失函数(Loss functions) Vision functions) Convolution 函数 torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对由几个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。 详细信息和输出形状,查看Conv1d 参数: ...
在PyTorch 中,可以使用 torch.nn.MSELoss() 函数计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。在每次迭代中,首先将模型的输出和目标值传递给该函数,它将返回一个张量表示损失值。然后,在优化器的帮助下,根据损失值更新神经网络参数以使其更好地拟合数据。具体代码示
loss = nn.MSELoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.randn(3, 5) output = loss(input, target) output.backward() 3 CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数=nn.LogSoftmax()+nn.NLLLoss() 因为神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。所以需要 softma...
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 = torch.rand(5) #计算均方差 mse_loss = F.mse_loss(predictions, targets) print("预测值:", ...
池化函数torch.nn.functional.avg_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True)source对由几个输入平面组成的输入进行1D平均池化。 有关详细信息和输出形状,参考AvgPool1d参数:input – 输入的张量 (minibatch x in_channels x iW) kernel_size – 池化区域...
问当我使用torch.nn.function.mse_loss定义的损失函数时，损失将是NanEN损失函数（loss function）是用来...
model = torch.nn.Linear(3, 1) input_data = torch.randn(5, 3) target = torch.randn(5, 1) # 开启累积梯度 torch.autograd.set_grad_enabled(True) # 循环多次计算梯度并累加 for _ in range(3): output = model(input_data) loss = torch.nn.functional.mse_loss(output, target) ...