loss=nn.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所实例化的对象...
计算损失 loss 反向传播计算梯度 更新网络的参数 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 假设图片的输入是 1channel,5*5,6channel 输出 self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5) self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5) # 这...
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: ...
nn.NLLLoss输入是一个对数概率向量和一个目标标签。NLLLoss() ,即负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood)。 NLLLoss() 损失函数公式: 常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e。 y k y_kyk表示...
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 ...
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, 3]], dtype=torch.float, requires_grad=True) ...
classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True) 我这里没有详细解读这个损失函数的各个参数,仅记录一下在sru中涉及到的。 sru中代码如下 1 criterion = nn.CrossEntropyLoss(size_average=False) 根据pytorch的官方文档 ...
torch.nn.crossentropyloss公式PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()函数用于计算分类问题中的交叉熵损失。这个损失函数的计算公式为: ``` Categorical Crossentropy = -1/batch_size * (sum(Y*log(p)) + (1-Y)*log(1-p)) ``` 其中,`Y`是目标值(one-hot编码),`p`是预测值(模型输出)。注意,这里...
torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)source对由几个输入平面组成的输入进行3D最大池化。 有关详细信息和输出形状,参考MaxPool3dtorch.nn.functional.max_unpool1d(input, indices, kernel_size, stride=None, ...
torch.nn.BCELoss用法 torch.nn.BCELoss⽤法 1. 定义 数学公式为 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ，其中p、q分别为理论标签、实际预测值，w为权重。这⾥的log对应数学上的ln。 PyTorch对应函数为： torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=N...