pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnasnn# 创建SmoothL1Loss对象criterion=nn.SmoothL1Loss()# 随机生成预测值和目标值predictions=torch.randn((5,1),requires_grad=True)labels=torch.randn((5,1))# 计算损失loss=criterion(predictions,labels)# 反向传播loss.backward() 在上面的代码中,我们首先导入了torch...
nn.KLDivLoss:KL散度损失函数,用于衡量两个概率分布之间的相似性。 nn.SmoothL1Loss:平滑L1损失函数,用于回归任务。 nn.BCEWithLogitsLoss:结合了Sigmoid函数和二元交叉熵损失的损失函数,用于二分类任务。 nn.MarginRankingLoss:边际排名损失函数,用于学习能够区分正负样本的模型。 nn.HingeEmbeddingLoss:铰链嵌入损失函数...
torch.nn.SmoothL1Loss(*size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) torch.nn.functional.smooth_l1_loss(*input*, *target*, *size_average=None*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *beta=1.0*) import torch loss = torch.nn.SmoothL1Loss() input = torch.randn(...
torch.nn.SmoothL1Loss(reduction='mean') 其中 11 2分类的logistic损失 SoftMarginLoss torch.nn.SoftMarginLoss(reduction='mean') 12 多标签 one-versus-all 损失 MultiLabelSoftMarginLoss torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduction='mean') 13 cosine 损失 CosineEmbeddingLoss torch.nn.Cosine...
nn.init.normal_(m.weight.data, std=np.sqrt(1/self.neural_num)) # 把权重方差改了 这样就会发现,不会出现nan得情况了: 所以我们只要采用恰当得权值初始化方法,就可以实现多层神经网络得输出值得尺度维持再一定范围内,这样再反向传播得时候,就有利于环节梯度消失或者爆炸现象得发生。
5)torch.nn.AdaptiveLogSoftmaxWithLoss这是训练具有较大输出空间的模型的策略。标签分布高度不平衡时非常有效 8.归一化层 1)torch.nn.BatchNorm1d它用于对2D或3D输入应用批量归一化。 2)torch.nn.BatchNorm2d它用于在4D上应用批量归一化。 3)torch.nn.BatchNorm3d它用于对5D输入应用批量归一化。
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基础学习教程 | PyTorch nn Basic Tutorial 1. 引言 在我们开始深入探讨torch.nn之前,我们首先需要理解PyTorch及其神经网络库的基础知识。这一部分的内容将帮助你对PyTorch有一个整体的了解。 1.1为什么选择PyTorch? 动态计算图:PyTorch使用动态计算图(也称为即时执行),这意味着网络的行为可以在运行时更改,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: ...
It seems that Huber loss and smooth_l1_loss are not exactly the same. Huber loss: 0.5 * x^2 if |x| <= 1 0.5 + |x| if |x| > 1 smooth_l1_loss: 0.5 * x^2 if |x| <= 1 |x| - 0.5 if |x| > 1 In torch I could only fine smooth_l1_loss. Is there Huber loss implem...