torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')如果在模型训练中直接使用MSELoss,即 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...
函数作用 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= to...
torch.nn.MSELoss() torch.nn.MSELoss()是PyTorch中用来计算均方误差(Mean Squared Error,简称MSE)的损失函数。它可以用于回归问题中,衡量模型预测值与真实值之间的差距。 数学原理: 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。对于一个有n个样本的数据集,MSE可以表示为: 其中, 是第i个样本的真...
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。
torch.nn.L1Loss 用来评定输出的每一个元素x对应于目标值y的平均绝对误差(和)。 当reduction为None的时候; \ell(x, y) = L = \{l_1,\dots,l_N\}^\top, \quad l_n = \left| x_n - y_n \right| N是样本数量。 当reduction不是None(缺省状态下为mean) torch.nn.MSELoss 用来计算每一个输...
在Torch中常用的损失函数包括: nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数,常用于多分类问题。 nn.MSELoss:均方误差损失函数,常用于回归问题。 nn.L1Loss:L1损失函数,也称为绝对值损失,常用于回归问题。 nn.BCELoss:二元交叉熵损失函数,常用于二分类问题。 nn.NLLLoss:负对数似然损失函数,常用于多分类问题。 nn.KLDiv...
19种损失函数 1. L1范数损失 L1Loss 计算output 和 target 之差的绝对值。 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。
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...
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...
❓ Questions and Help hello import torch a = torch.randn(1,10) b = torch.randn(1,10) loss = torch.nn.MSELoss(a,b) it is not work RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous but import torch import torch.nn as ...