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 參數 torch.nn.MSELoss size average None, reduce None, reduction: str mean size average和reduce在當前版本的pytorch已經不建議使用了,只設置reduction就行了。 reduction的可選參數有: none mean sum reduction none :求所有對 ...
2020-11-26 20:04 0 1861 推薦指數:
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))) 輸出值了0.333。 輸出表明loss損失函數 ...
Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方損失函數作用主要是求預測實例與真實實例之間的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函數需要輸入兩個tensor,類型統一設置為float,否則會報錯,也可以在全局設置 ...
https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791 ...
MSE是mean squared error的縮寫,即平均平方誤差,簡稱均方誤差。 MSE是逐元素計算的,計算公式為: 舊版的nn.MSELoss()函數有reduce、size_average兩個參數,新版的只有一個reduction參數了,功能是一樣的。reduction的意思是維度要不要 ...
MSELoss損失函數中文名字就是:均方損失函數,公式如下所示: 這里 loss, x, y 的維度是一樣的,可以是向量或者矩陣,i 是下標。 很多的 loss 函數都有 size_average 和 reduce 兩個布爾類型的參數。因為一般損失函數都是直接計算 batch 的數據 ...
導入包。 實例化一個summaryWriter,設置記錄保存在runs文件夾里。 在運行中記錄loss:比如每20個batch記錄一次損失,logging_loss是這20次損失的總和。圖片名稱設置為“”Train/Loss“,logging_loss作為y軸 ...
1. 安裝 2. 工作流程 在代碼中使用writer將需要記錄的內容寫入文件 在命令行通過tensorboard --logdir path來訪問並顯示文件內容 3. 相關類與函數 3.1 SummaryWriter類 功能:創建一個寫入器,使得可以向文件中寫入 ...