PyTorch中MSELoss的使用 参数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在当前版本的pytorch已经不建议使用了,只设置 ...
CLASStorch.nn.MSELoss size average None,reduce None,reduction mean Creates a criterion that measures the mean squared error squared L norm between each element in the inputxand targetyy. 创建一个准则测量输入x和目 ...
2020-06-07 13:50 0 1101 推荐指数:
PyTorch中MSELoss的使用 参数 torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') size_average和reduce在当前版本的pytorch已经不建议使用了,只设置 ...
Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方损失函数作用主要是求预测实例与真实实例之间的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函数需要输入两个tensor,类型统一设置为float,否则会报错,也可以在全局设置 ...
https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791 ...
MSE是mean squared error的缩写,即平均平方误差,简称均方误差。 MSE是逐元素计算的,计算公式为: 旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数,新版的只有一个reduction参数了,功能是一样的。reduction的意思是维度要不要 ...
MSELoss损失函数中文名字就是:均方损失函数,公式如下所示: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据 ...
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 ...
nn.MSELoss()得到的是平均到像素的loss nn.MSELoss(size_average=False)得到整个batch所有像素loss和 MSELoss(size_average=False).div(batch_size)得到平均图像loss ...
函数作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。 代码示例单个求其loss: ...