CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Creates a criterion that measures the mean squared error (squared L2 norm ...
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reduction就行了。 reduction的可选参数有: none mean sum reduction none :求所有对 ...
2020-11-26 20:04 0 1861 推荐指数:
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') Creates a criterion that measures the mean squared error (squared L2 norm ...
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 ...
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 ...
导入包。 实例化一个summaryWriter,设置记录保存在runs文件夹里。 在运行中记录loss:比如每20个batch记录一次损失,logging_loss是这20次损失的总和。图片名称设置为“”Train/Loss“,logging_loss作为y轴 ...
1. 安装 2. 工作流程 在代码中使用writer将需要记录的内容写入文件 在命令行通过tensorboard --logdir path来访问并显示文件内容 3. 相关类与函数 3.1 SummaryWriter类 功能:创建一个写入器,使得可以向文件中写入 ...