在编辑神经网络的时候出现这样的问题，记录自己的一个问题：这个问题一般出现在损失函数上面,torch.nn提供很多损失函数MSELoss,L1Loss,CrossEnropyLoss,BCELoss,BCEWithLogitsLoss

小白学Pytorch系列–Torch.nnAPILossFunctions(14)方法注释nn.L1Loss创建一个标准，用于测量输入x和目标y中每个元素之间的平均绝对误差(MAE)nn.MSELoss

主要差别是参数的设置，在torch.nn.MSELoss中有一个reduction参数。

nn.MSELoss均方损失函数：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。

python计算L2损失和L1损失importtorch.nnasnnlow_criterion=nn.L1Loss()low_criterion=nn.MSELoss()

损失函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一，另一个是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，常见的有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。nn.L1LossL1Loss计算方法比较简单，原理就是取预测值和真实值的绝对误差的平均数。计算公式如下nn.SmoothL1Lossnn.SmoothL1Loss：计算分俩方面，当误差在(-1,1)上是平方损失，其他情

函数参数有reduce和size_average，类型为布尔类型。因为损失函数一般都是计算一个batch的数据，所以返回的结果都是维度为(batchsize,)的向量。1.如果reduce=false，size_average参数失效，直接返回向量形式的loss。2.如果reduce=true，那么loss返回的是标量size_average=true，返回的是loss.mean()size_av

PyTorch学习笔记：nn.MSELoss——MSE损失torch.nn.MSELoss(size_average=None，reduce=None，reduction='mean')功能：创建一个平方误差

神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.4损失函数3.4.4PyTorch中常用的损失函数MSELossimporttorchloss=torch.nn.MSELoss

损失线性模型的MSEloss:线性回归模型BCEloss:PS:线性模型loss计算的是一个数轴上两个实数值的距离；线性回归模型loss计算的是分布的差异，计算方法有

1.均方差损失MSELoss(L2Loss)针对回归问题MSE也称为L2loss：随着预测与真实值的绝对误差的增加，均方差损失呈二次方增加。

fromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,1))net[0].weight.data.normal_(0,0.01)net[0].bias.data.fill_(0)loss=nn.MSELoss

(1)PyTorch损失函数loss=nn.L1Loss()#(MAE平均绝对误差)loss=nn.CrossEntropyLoss()#交叉熵验证loss=nn.MSELoss()#均方误差pytorch

目录1.损失函数2.PyTorch中的损失函数2.1nn.L1Loss2.2nn.MSELoss2.3nn.CrossEntropyLoss3.将交叉熵损失函数用到上节的神经网络结构中4.优化器正文1.

（代码见lesson-16）5、nn.L1Loss和6、nn.MSELoss7、SmoothL1Loss8、PoissonNLLLoss9、nn.KLDivLoss10、nn.MarginRankingLoss11

【学习笔记】【Pytorch】十二、损失函数与反向传播一、损失函数的介绍1.L1Loss类的使用代码实现2.MSELoss类的使用3.损失函数在模型中的实现二、反向传播一、损失函数的介绍参考：损失函数（

CLASStorch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction=mean)torch.nn.functional.mse_loss(input

我们知道在torch.nn和torch.nn.functional中有许多类似的激活函数或者损失函数，例如：torch.nn.ReLU和torch.nn.functional.relutorch.nn.MSEloss

函数作用torch.nn.MSELoss()求predict和target之间的loss。

importtorch.nnasnnnn.MSELoss(reduction='none')一、torch.nn.MSELoss()介绍  torch.nn.MSELoss()是一种均方误差损失函数。

MSELOSSCLASStorch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction:str='mean')创建一个标准来测量输入x和目标y中每个元素之间的均方误差

表达式这里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，因此返回的loss结果都是维度为(batch_size,)的向量。a)如果reduce=False，那么size_average参数失效，直接返回向量形式的lossb)如果reduce=True，那么l

{X},\mathbf{Y}\in\mathbf{R}^{n\timesd}X,Y∈Rn×d，假设其中X\mathbf{X}X是模型的输入，Y\mathbf{Y}Y是真实标签默认参数torch.nn.MSELoss

一定是维度少了一维3.TypeError:expectednp.ndarray(gotint)将torch.from_numpy()改为torch.Tensor()4.使用BCELoss结果为负数，改为MSELoss5

1)两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。

文章目录1基本用法2损失函数（前6种）2-1L1范数损失——L1_Loss2-2均方误差损失——MSELoss2-3交叉熵损失CrossEntropyLoss2-4KL散度损失KLDivLoss2-5二元交叉熵损失

基于pytorch来讲MSELoss（）多用于回归问题，也可以用于one_hotted编码形式，CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数，不用于one_hotted编码形式MSELoss

L1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）pytorch代码：torch.nn.L1Loss()L2Loss（MeanSquaredError，MSE）pytorch代码：torch.nn.MSELoss

importtorch.nnasnnimporttorchpixelwise_loss=nn.L1Loss(reduction='mean')#平均绝对误差,L1-损失loss2=nn.MSELoss(

损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失

在pytorch中损失计算loss=torch.nn.MSEloss()l=loss(y_hat,y)l.backward()之后对每个参数的导数是每个样本求导后的平均值如果说loss不是求均方误差，而是把误差加起来

Xavier方法与kaiming方法3.常用初始化方法二、损失函数1.损失函数概念2.交叉熵损失函数3.NLLLoss4.BCE5.BCEWithLogistsLoss6.nn.L1Loss7.nn.MSELoss8

知识点补充torch.nn.Linear(input_dim,output_dim)input_dim:输入的维度，即特征x的个数output_dim:输出的维度，即输出y的个数torch.nn.MSELoss

常用的损失函数如torch.nn.MSELoss()、torch.nn.L1Loss()计算的是两幅图像间像素位置一一对应的像素级的损失函数。

有如下代码块self.gan_mode=gan_modeifgan_mode=='lsgan':self.loss=nn.MSELoss()elifgan_mode=='vanilla':self.loss

使用torch.nn.MSELoss()计算loss时发生如下错误：nn.MSELossRuntimeError:BooleanvalueofTensorwithmorethanonevalueisambiguous

衍生成基于梯度下降的线性回归程序（示例程序二）；通过引入torch库函数，替换掉了原函数中的求梯度问题（采用.backward（）实现），完成了示例程序三；继续对示例程序三进行改写，定义了模型类，采用MSEloss

模型原理nn.MSELoss(reduction='sum'):均方误差，sum两个tensor对应位置像素求差再平方，再将得到所有位置的像素求和得到一个值。【mean的话就不求和，而是求平均。

2.均方差在pytorch中的用法均方差损失函数在pytorch中的函数为：torch.nn.MSELoss(size_average=None

均方差损失函数nn.MSELoss()，当输入两个矩阵时，默认输出标量tensor（torch.Size([])），是两个矩阵对应位置平方差后的平均值regression_loss=torch.nn.MSELoss

目录nn.Module（模组）torch.optim(优化)模型的保存和加载一维线性回归代码如下：均方差损失函数nn.MSELoss()model.parameters()的理解与使用torch.autograd.Variableoptimizer.zero_grad

__init__()self.n_class=src_classself.MSELoss=nn.MSELoss()#(x-y)^2self.MSELoss=self.MSELoss.cuda()defforward

目录nn.L1Loss:nn.NLLLoss:nn.MSELoss:nn.CrossEntropyLoss:损失函数是用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度，它是一个非负实值函数。

nn.MSELoss()该函数叫做平均平方误差，简称均方误差。它的英文名是meansquarederror，该损失函数是挨个元素计算的。

参考MSELoss损失函数-云+社区-腾讯云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。

损失函数文章目录损失函数含义：标准：常用的两种损失函数均方误差损失函数（MSE）【MeanSquareErrorLoss】交叉熵损失函数（CS）【CrossEntropyLoss】均方误差损失函数计算公式含义解释代码实现适用范围交叉熵损失函数计算公式含义解释代码实现适用范围含义：用于衡量在训练集上模型的输出与真实输出的差异标准：损失函数越小，模型输出与

MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示：(xi-yi)的平方这里loss,x,y的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i是下标。

BCELosstorch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)评价预测值与真值的BinaryCrossEntropyl(x,y)=L={l1,l2,...lN}T,ln=−ωn[ynlogxn+(1−yn)log(1−xn)]l(x,y)=L=\{l_1,l_2,...l_N\}^T,l_n=-

1、MSELoss求导y:~真实值p:~预测值MSEloss=12⋅∑i=1n(yi−pi)2pi=xi⋅w+bMSE_{loss}=\frac12\cdot\sum_{i=1}^n(y_i-p_i)^

训练一个自编码器使其能够还原输入的图像，使用MSEloss作为损失函数。