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pytorch MSELoss計(jì)算平均的實(shí)現(xiàn)方法_python_腳本之家
若設(shè)定loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='mean'),最終的輸出值其實(shí)是(y - pred)每個(gè)元素?cái)?shù)字的平方之和除以(bxc),也就是在batch和特征維度上都取了平均。如果只想在batch上做平均,可以這樣寫:1 2 loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='sum') loss = loss_fn(pred,
www.dbjr.com.cn/article/2120...htm 2025-6-3
PyTorch之怎樣選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)_python_腳本之家
損失函數(shù)選擇:對(duì)于序列預(yù)測(cè)任務(wù),MSE損失函數(shù)通常是合適的;對(duì)于文本生成,交叉熵?fù)p失更為常見(jiàn)。 代碼示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 model=MyRNNModel() optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) criterion=torch.nn.MSELoss()# 或 torch.nn.CrossEntropyLoss() forepochinrang...
www.dbjr.com.cn/python/315930j...htm 2025-6-6
python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)利用PyTorch進(jìn)行回歸運(yùn)算_python_腳本之家
optimizer=torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3) 3、loss損失函數(shù)定義 loss用于定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的損失函數(shù),常用的損失函數(shù)是均方差損失函數(shù)(回歸)和交叉熵?fù)p失函數(shù)(分類)。 具體使用方式如下: 1 # 均方差lossloss_func = torch.nn.MSELoss() 4、訓(xùn)練過(guò)程 訓(xùn)練過(guò)程分為三個(gè)步驟: 1、利用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果。
www.dbjr.com.cn/article/2466...htm 2025-5-16
PyTorch高級(jí)特性與性能優(yōu)化方式_python_腳本之家
target=torch.tensor([1.0,2.0,3.0]) loss_fn=torch.nn.MSELoss() loss=loss_fn(y, target) loss.backward() print("Gradients of the weights: ", lin.weight.grad) print("Gradients of the bias: ", lin.bias.grad) 2.動(dòng)態(tài)計(jì)算圖 PyTorch的動(dòng)態(tài)計(jì)算圖是在運(yùn)行時(shí)構(gòu)建的,這意味著圖的結(jié)構(gòu)可以根據(jù)需...
www.dbjr.com.cn/python/341446a...htm 2025-6-8
如何使用PyTorch優(yōu)化一個(gè)邊緣檢測(cè)器_python_腳本之家
loss_fn=torch.nn.MSELoss() foriinrange(4000): Y_pred=conv2d(X) loss=loss_fn(Y_pred, Y) # 更新參數(shù) if0:# 手動(dòng)更新 conv2d.zero_grad() loss.backward() conv2d.weight.data[:]-=lr*conv2d.weight.grad if10:# 使用優(yōu)化器更新
www.dbjr.com.cn/python/327764x...htm 2025-6-8
Python PaddlePaddle機(jī)器學(xué)習(xí)之求解線性模型_python_腳本之家
mse_loss=paddle.nn.MSELoss() sgd_optimizer=paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.001, parameters=linear.parameters()) total_epoch=5000 foriinrange(total_epoch): y_predict=linear(x_data) loss=mse_loss(y_predict,y_data) # 反向傳播(求梯度) ...
www.dbjr.com.cn/article/2588...htm 2025-5-24
解決Pytorch訓(xùn)練過(guò)程中loss不下降的問(wèn)題_python_腳本之家
loss_function=torch.nn.MSE_loss() optimizer.zero_grad() output=model(x_train) loss=loss_function(output, y_train) loss.backward() optimizer.step() 要特別注意計(jì)算loss時(shí)網(wǎng)絡(luò)輸出值output和真實(shí)值y_train的維數(shù)必須完全匹配,否則訓(xùn)練誤差不下降,無(wú)法訓(xùn)練。這種錯(cuò)誤在訓(xùn)練一維數(shù)據(jù)時(shí)很容易忽略,要十分注意。
www.dbjr.com.cn/article/1776...htm 2025-5-26
關(guān)于pytorch中網(wǎng)絡(luò)loss傳播和參數(shù)更新的理解_python_腳本之家
1. loss計(jì)算和反向傳播 1 2 3 4 5 6 7 8 importtorch.nn as nn criterion=nn.MSELoss().cuda() output=model(input) loss=criterion(output, target) loss.backward() 通過(guò)定義損失函數(shù):criterion,然后通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)真實(shí)輸出和真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差,得到網(wǎng)絡(luò)的損失值:loss; ...
www.dbjr.com.cn/article/1680...htm 2025-5-10
人工智能學(xué)習(xí)Pytorch梯度下降優(yōu)化示例詳解_python_腳本之家
我們可以直接通過(guò)mse_loss的方法,來(lái)直接創(chuàng)建損失函數(shù)。 在torch.autograd.grad中輸入損失函數(shù)mse,以及希望求導(dǎo)的對(duì)象[w],可以直接求導(dǎo)。 注意:我們需要在創(chuàng)建w的時(shí)候,需要添加requires_grad=True,我們才能對(duì)它求導(dǎo)。 也可以通過(guò)w.requires_grad_()的方法,為其添加可以求導(dǎo)的屬性。
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-5-25