pytorch损失函数: http://blog.csdn.net/zhangxb35/article/details/72464152?utm_source=itdadao&utm_medium=referral…

一.BCELoss 二分类损失函数 输入维度为(n, ), 输出维度为(n, ) 如果说要预测二分类值为1的概率,则建议用该函数! 输入比如是3维,则每一个应该是在0--1区间内(随意通常配合sigmoid函数使用),举例如下: import torchimport torch.nn as nnm = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss() input = torch.randn(3,requires_grad=True) target = torch.empty(3)…

参考:https://pytorch.org/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html 具体的理论就不解释了,这里主要是解释代码: ⚠️使用的是python2.7 1.导入包和选择设备 下面是需要用来实现神经迁移的包列表: torch, torch.nn, numpy (使用pytorch实现神经网络必不可少的包) torch.optim (有效梯度下降) PIL, PIL.Image, matplotlib.pyplot (下载和显示图像) t…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习"中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念.本文主要介绍神经网络常用的损失函数. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中. 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训练的过程即让损失函数不断减小,最终得到可以拟合预测训练样…

[翻到文末, 还能让你看尽CV和NLP完整技术路径以及前沿+经典论文篇目,助你构建深度学习知识框架] 今年8月!PyTorch 1.2.0 版本来啦!! 据我们了解,在学术领域,特别是CV/NLP方向,有90%的人都在使用PyTorch,最新PyTorch 1.2.0版本的发布,使每项工具都进行了新的优化与改进,兼容性更强,使用起来也更加便捷! 通过使用 PyTorch 1.2.0 开源 ML 框架在生产应用方面向前迈出了一大步,并增加了一个改进的.更加完善的 TorchScript 环境.这些…

本文截取自<PyTorch 模型训练实用教程>,获取全文pdf请点击: tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小.但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧. 1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.Poi…

基本用法 12 criterion = LossCriterion() loss = criterion(x, y) # 调用标准时也有参数 损失函数 L1范数损失:L1Loss 计算 output 和 target 之差的绝对值. 1 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. 均方误差损失:MSELoss 计算 output 和 ta…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py 这篇文章主要介绍了损失函数的概念,以及 PyTorch 中提供的常用损失函数. 损失函数 损失函数是衡量模型输出与真实标签之间的差异.我们还经常…

1.损失函数的作用: (1)计算实际输出和目标输出之间的差距: (2)为我们更新输出提供一定的依据(也就是反向传播) 官网链接:https://pytorch.org/docs/1.8.1/nn.html 2.损失函数的使用 2.1.L1Loss 注:reduction = "sum" 表示求和  /    reduction = "mean" 表示求平均值   默认求平均值 代码: # file : nn_lose.py # time : 2022/8/2 上午1…

其实这个笔记起源于一个报错,报错内容也很简单,希望传入一个三维的tensor,但是得到了一个四维. RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 查看代码报错点,是出现在pytorch计算交叉熵损失的代码.其实在自己手写写语义分割的代码之前,我一直以为自己是对交叉熵损失完全了解的.但是实际上还是有一些些认识不足,所以这里打算复习一下,将其重新…