MSELoss

RuntimeError:0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported&& 神经网络中label出现的错误

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
qq_42854129·2023-04-09 00:19

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Loss Functions(14)

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
发呆的比目鱼·2023-04-08 00:54

Pytorch—nn.MSELoss

主要差别是参数的设置，在torch.nn.MSELoss中有一个reduction参数。
weixin_45865900·2023-04-06 12:40

pytorch 的nn.MSELoss()损失函数

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。
wanghua609·2023-04-06 12:34

python计算MSE损失和L1损失

python计算L2损失和L1损失importtorch.nnasnnlow_criterion=nn.L1Loss()low_criterion=nn.MSELoss()
天天都在摸鱼的乐乐·2023-04-06 12:55

pytorch损失函数（nn.L1Loss、nn.SmoothL1Loss、nn.MSELoss 、nn.CrossEntropyLoss、nn.NLLLoss）

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
silentkunden·2023-04-06 12:01

pytorch中正确使用损失函数nn.MSELoss

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
GeneralJing·2023-04-06 11:18

PyTorch学习笔记：nn.MSELoss——MSE损失

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
视觉萌新、·2023-04-06 11:14

Pytorch机器学习——3 神经网络（七）

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
辘轳鹿鹿·2023-03-21 09:56

Pytorch 深度学习实践Lecture_6 Logistic Regression

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
endeavor`·2023-02-27 19:26

常见的损失函数

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。
Kloping·2023-02-19 05:36

【pytorch】线性神经网络

fromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,1))net[0].weight.data.normal_(0,0.01)net[0].bias.data.fill_(0)loss=nn.MSELoss
李峻枫·2023-02-05 09:09

基于pytorch损失函数

(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
炸弹天堂·2023-02-04 19:30

pytorch学习笔记9-损失函数与反向传播

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.
ThreeS_tones·2023-02-01 19:25

pytorch【损失函数模块】二、损失函数之二

（代码见lesson-16）5、nn.L1Loss和6、nn.MSELoss7、SmoothL1Loss8、PoissonNLLLoss9、nn.KLDivLoss10、nn.MarginRankingLoss11
米线织毛衣·2023-01-30 16:59

【学习笔记】【Pytorch】十二、损失函数与反向传播

【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（
Mr庞.·2023-01-19 06:40

torch.nn.MSELoss的用法

CLASStorch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction=mean)torch.nn.functional.mse_loss(input
LuLu-jianfeng·2023-01-18 14:30

Pythorch torch.nn 与 torch.nn.functional的区别

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
xytywh·2023-01-18 14:30

torch.nn.MSELoss()函数解读

函数作用torch.nn.MSELoss()求predict和target之间的loss。
wang xiang·2023-01-18 14:27

【pytorch函数笔记（四）】torch.nn.MSELoss()

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。
榴莲味的电池·2023-01-18 14:27

torch.nn.MSELoss用法

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
仁义礼智信达·2023-01-18 14:57

torch.nn.MSELoss() 均方损失函数

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
马可露露·2023-01-18 14:26

torch.nn.MSELoss扒开看看它

{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
Ocodotial·2023-01-18 14:23

关于DataLoader读取出错

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
goudi520·2023-01-16 11:55

pytorch mseloss bceloss 对比

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。
AI视觉网奇·2023-01-15 17:59

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

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
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

CrossEntropyLoss、MSELoss、BCEWithLogitsLoss区别

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
TFknight·2023-01-15 17:29

pytorch损失函数

L1Loss（MeanAbsoluteError，MAE）pytorch代码：torch.nn.L1Loss()L2Loss（MeanSquaredError，MSE）pytorch代码：torch.nn.MSELoss
豪言成笑谈·2023-01-14 22:46

一文详解L1-loss和L2-loss(pytorch版本)

importtorch.nnasnnimporttorchpixelwise_loss=nn.L1Loss(reduction='mean')#平均绝对误差,L1-损失loss2=nn.MSELoss(
啥都亿点点的研究生·2023-01-14 22:45

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

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
五元钱·2023-01-12 19:13

pytorch导数

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
啥也不会的炼丹师·2023-01-11 11:34

Pytorch基础学习（第四章-Pytorch损失优化）

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
Billie使劲学·2023-01-11 11:29

pytorch深度学习实践_p5_用pytorch实现线性回归

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
L_halley·2023-01-10 16:48

感知损失的pytorch实现

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。
ZJU_Nature·2023-01-09 15:47

【pytorch】详解vanilla（BCEWithLogitsLoss ）、lsgan（nn.MSELoss）

有如下代码块self.gan_mode=gan_modeifgan_mode=='lsgan':self.loss=nn.MSELoss()elifgan_mode=='vanilla':self.loss
Alocus_·2023-01-09 15:43

计算MSEloss时报错：RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

使用torch.nn.MSELoss()计算loss时发生如下错误：nn.MSELossRuntimeError:BooleanvalueofTensorwithmorethanonevalueisambiguous
修行僧yicen·2023-01-09 13:57

Pytorch深度学习（二）

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
Chasing中的小强·2023-01-07 17:07

MGD【知识蒸馏】【expand】

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。
太简单了·2023-01-06 02:03

[损失函数]——均方差

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
Pr4da·2023-01-05 02:56

torch.nn.MSELoss()函数

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
jubary·2022-12-31 15:18

pytorch应用（入门2） 一维线性回归

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
懒回顾，半缘君·2022-12-31 15:44

基于中心对齐的领域泛化损失

__init__()self.n_class=src_classself.MSELoss=nn.MSELoss()#(x-y)^2self.MSELoss=self.MSELoss.cuda()defforward
好人就是拉风·2022-12-29 00:21

02：损失函数总结

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。
夏天是冰红茶·2022-12-25 15:17

深度学习中常用的损失函数(一) —— MSELoss()

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。
卡多莫西·2022-12-23 18:33

MSELoss损失函数

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。
Wanderer001·2022-12-23 18:03

损失函数MSELoss和CELoss

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
365JHWZGo·2022-12-23 18:02

关于深度学习损失函数MSE的一些简单总结

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。
莽撞的铁牛·2022-12-23 18:31

BCELOSS和MSELOSS区别(pytorch BCELoss and MSELoss）

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=-
大别山伧父·2022-12-23 18:30

关于MSELoss、BCELoss、CELoss损失函数求导的推导

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)^
燃烧小小的梦·2022-12-23 17:59

李宏毅机器学习 hw8 strong baseline 解析

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。
失败人生自救指南·2022-12-15 14:47
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