torch.nn提供了多种损失函数,例如: nn.MSELoss:均方误差损失,用于回归任务。 nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失,用于分类任务。 4、优化器 优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。PyTorch提供了多种优化器,例如: optim.SGD:随机梯度下降优化器。 optim.Adam:Adam优化器。 三、示例:构建一个简单的神经网络 让...
2 均方误差损失 MSELoss 用于测量输入 x 和目标 y 中每个元素之间的均方误差(平方 L2 范数)。 图1 主要参数: 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...
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...
损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型...
pytorch中torch.nn.MSELoss损失函数用法 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。
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接着和之前按求极小值一样,将损失函数以及优化器定义出来: Loss = nn.MSELoss(reduction='mean') sgd = SGD([mod.w, mod.b], lr=0.001) 然后就是和之前设计梯度下降法类似的步骤: for i in range(5000): sgd.zero_grad() loss = Loss(mod(X), Y) loss.backward() sgd.step() print(f"[epoc...
3.torch.nn.BatchNorm2d:该函数用于实现二维批归一化操作,可以提高模型的收敛速度和泛化能力。 4. torch.nn.CrossEntropyLoss:该函数用于计算交叉熵损失,常用于分类问题。 5. torch.nn.MSELoss:该函数用于计算均方误差损失,常用于回归问题。 除了上述函数之外,torch.nn中还有很多其他函数,如各种损失函数、激活函数、...
神经网络包:torch.nn是PyTorch中的核心库,用于建立和训练神经网络。它提供了层、损失函数和优化器等所有必要的组件。 模块化:在torch.nn中,一切都是模块。这包括单独的层(例如nn.Linear或nn.Conv2d)以及整个神经网络模型。 参数管理:每个模块都可以包含多个参数(例如权重和偏置),torch.nn为参数管理和优化提供了简单...
。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’...19 种损失函数 tensorflow和pytorch很多都是相似的,这里以pytorch为例1、 L1范数损失 L1Loss计算output和target 之差的绝对值 Loss总结 loss, x,y的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i是下标。 很多...