上边示例代码中,real为一个批次的2个目标词id序列,pred为对应的模型预测的概率分布序列,loss_object计算每个词的损失值,tf.reduce_mean计算损失值的平均值。 用numpy演示上述计算的具体过程: import numpy as np def cross_entropy_loss(input, target): # Compute log-softmax of input tensor along class dimen...
默认情况下 nn.BCELoss(),reduce = True,size_average = True。 如果reduce为False,size_average不起作用,返回向量形式的loss。 如果reduce为True,size_average为True,返回loss的均值,即loss.mean()。 如果reduce为True,size_average为False,返回loss的和,即loss.sum()。
torch.nn 损失函数PyTorch中的torch.nn模块提供了许多损失函数,以下是一些常用的损失函数: 1.均方误差(MSE)损失:torch.nn.MSELoss() 2.交叉熵损失:torch.nn.CrossEntropyLoss() 3.二分类交叉熵损失:torch.nn.BCELoss() 4. KL散度损失:torch.nn.KLDivLoss() 5. Hinge损失:torch.nn.HingeEmbeddingLoss() 6...
model[0].weight.data[0]# torch.nn中也包含Loss计算,先定义好loss_fn后,可以像调用函数一样在后面进行调用loss_fn=torch.nn.MSELoss(size_average=False)print(loss_fn)# 如下调用loss_fn,y_pred与y是输入的Variable,输出是
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) ...
class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 1. 计算公式:loss(input, class) = -input[class] 公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110。
torch.nn.BCELoss(weight=None, reduction='mean') 参数: weight (Tensor, optional) – 自定义的每个 batch 元素的 loss 的权重. 必须是一个长度为 “nbatch” 的的 Tensor 6 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中. 该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss ...
nn.Sequential 可以快速搭组件的一个类,细节参见pytorch源码。 示例见pytorch教程。 一个有序的Sequential容器,神经网络模块将按照在传入构造器的顺序依次被添加到计算图中执行,同时以神经网络模块为元素的有序字典也可以作为传入参数。 nn.Sequential是包含其他模块的模块,并按顺序应用这些模块来产生其输出。
CTCLoss(output,y_label,output_sizes,label_sizes) (1)output: model预测的结果,尺寸(T,N,C)元素代表C个分类中每个元素的概率,预测一个batch中N个句子的可能性 T:句子长度,在语音识别场景中,就是音频输出的长度,是不确定的 N:batch_size C:分类的数量,比如字典中一共有500个汉字,那么C=500 ...
也就是把loss关于weight的导数变成0（因为一个batch的loss关于weight的导数是所有sample的loss关于weight的...