MSELoss

MSELoss详解+避坑指南

MSE均方损失函数应用：loss(xi,yi)=(xi−yi)2loss(xi,yi)=(xi−yi)2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。(1)如果reduce=False，那
德国Viviane·2022-12-15 14:11

PyTorch 对 Batch 中每个样本计算损失 Loss for each sample

前言PyTorch的损失函数（这里我只使用与调研了MSELoss）默认会对一个Batch的所有样本计算损失，并求均值。
Haulyn5·2022-12-14 00:35

python引入其他文件夹下的py文件具体方法

(t.arange(0,10))#thepointoutput=output.to(torch.float32)target=target.to(torch.float32)criterion=nn.MSELoss
ZHAO__JW·2022-12-13 20:02

pytorch损失函数总结

pytorch损失函数总结  本文主要介绍了pytorch中的一些损失函数：1.nn.L1Loss2.nn.SmoothL1Loss3.nn.MSELoss4.nn.CrossEntropyLoss1.
SuperX11·2022-12-13 09:12

详解Pytorch中的torch.nn.MSELoss函数（包括每个参数的分析）

一、函数介绍Pytorch中MSELoss函数的接口声明如下，具体网址可以点这里。
信小颜·2022-12-11 08:57

AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘HuberLoss‘

在跟李沐大神的深度学习课程，在实现一个最基本的线性回归算法这章，尝试使用HuberLoss代替MSELoss时，出现错误：AttributeError:module'torch.nn'hasnoattribute'HuberLoss
小白不困了·2022-12-10 22:21

PyTorch 笔记（17）— torch.nn 包中常用的损失函数（MSELoss 均方误差、L1Loss 平均绝对误差、CrossEntropyLoss 交叉熵误差）

1.torch.nn.MSELosstorch.nn.MSELoss类使用均方误差函数对损失值进行计算，在定义类的对象时不用传入任何参数，但在使用实例时需要输入两个维度一样的参数方可进行计算。
wohu1104·2022-12-09 11:58

Pytorch评估真实值与预测值之间的差距

然而在torch.nn中有很多的损失函数可供使用，比如nn.MSELoss就是通过计算均方差损失来评估输出和目标值之间的差距。也可以调用lo
算法与编程之美·2022-12-08 19:38

为什么pytorch在定义模型和损失函数时能直接输入数据

想到这个问题主要在于有个朋友问我为什么定义MSE时，损失函数定义为loss=torch.nn.MSELoss()，使用时却可以直接输入数数据loss(x,y)，这个问题和定义网络的时候一样，在定义的时候只需要写网络层是什么
锌a·2022-12-05 08:03

动手学习深度学习：08线性回归简洁实现 （三）

文章目录动手学习深度学习：08线性回归简洁实现通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型生成数据集调用框架中现有的API来读取数据相当于前面的随机生成w和b的值使用框架的预定义好的层初始化模型参数计算均方误差使用的是`MSELoss
xiao52x·2022-12-04 14:57

pytorch学习笔记：进阶训练（一）损失函数、动态调整学习率

一、自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如
阿瓦达啃大瓜~·2022-12-03 02:44

【Pytorch学习笔记】 MSELoss使用案例

文章目录前言案例代码1.引入库2.生成网络输出以及目标输出3.设置三种不同参数的MSELoss4.完整代码总结前言MSELoss损失函数又称为“均方损失函数”，本文将使用该损失函数完成计算。
秋天的波·2022-11-30 17:46

时空序列预测：SimVP: Simpler yet Better Video Prediction解读

本文提出了SimVP模型，并通过MSELOSS以端到端的方式进行训练。
时间序列预测_涛·2022-11-30 14:21

Pytorch 05-进阶训练技巧

5.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，
Gocara·2022-11-30 14:08

【Pytorch笔记-02】完整学习笔记

Pytorch笔记-02】CNN:卷积神经网络最大池化激活函数线性层及其他层介绍正则化RecurrentlayersTransform线性层DropoutlayersSequential损失函数与反向传播MSELoss
刘兴禄·2022-11-30 03:57

AttributeError: ‘MSELoss‘ object has no attribute ‘backward‘解决方案

my_loss(my_y,y)函数忘记给返回值(loss)了，还错误的把my_loss进行backward操作了，因此MSELoss对象没有backward，正确解决办法如最下面的图，loss=my_loss
最幸伏的人·2022-11-30 01:06

pytorch的各种loss

总计学习一下pytorch的各种loss函数：转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61379965目录1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss4
猫猫与橙子·2022-11-27 11:36

深度学习语法笔记（一）——loss.item() -numpy() - unsqueeze() -MSELOSS()

loss.item()1.item（）取出张量具体位置的元素元素值2.并且返回的是该位置元素值的高精度值3.保持原元素类型不变；必须指定位置一般用在求loss或者accuracy时，使用.item（）defitem_use():#理解：#1.item（）取出张量具体位置的元素元素值#2.并且返回的是该位置元素值的高精度值#3.保持原元素类型不变；必须指定位置#一般用在求loss或者accuracy
椒椒。·2022-11-26 18:53

How to choose loss ?训练时，如何选择损失函数？

损失函数loss目录1损失函数：2典型损失函数：2.1nn.L1loss2.2nn.SmoothL1oss/HuberLoss2.3nn.MSELoss2.4nn.BCELoss2.5nn.CrossEntropyLoss2.6nn.NLLLoss2.7nn.NLLLoss21
MengYa_DreamZ·2022-11-25 14:12

Pytorch使用GPU训练

1.查看是否有可用的GPUuse_gpu=torch.cuda.is_available()use_gpu为True则表示有GPU可用2.将网络的模型和loss函数放到GPU中loss_fc=nn.MSELoss
EarlyBird1235·2022-11-25 06:18

nn.PairwiseDistance 和 torch.cdist 和 MSELoss 计算距离

下面是三种计算0nn.PairwiseDistance和torch.cdistL1距离一维度L1距离output=torch.arange(1,6).float()target=torch.ones_like(output).float()In[41]:outputOut[41]:tensor([2.,3.,4.,5.,6.,7.])In[42]:targetOut[42]:tensor([1.,
月亮不知道·2022-11-25 05:53

【PyTorch】MSELoss的详细理解（含源代码）

若设定loss_fn=torch.nn.MSELoss(reduction="mean")，最终的输出值其实是(y−pred)(y-pred)(y−pred)每个元素数字的平方之和除以(b×c)(b\timesc
旅途中的宽~·2022-11-24 16:00

Ptroch训练技巧精简版

Pytorch训练技巧1.自定义损失函数pytorch在torch.nn模块里提供了很多损失函数，如MSELoss，L1Loss等，但同时也可以自定义损失函数：两种定义损失函数方法：以函数方式直接定义一个函数即可
qq_44138217·2022-11-24 09:39

PyTorch深度学习笔记（十五）损失函数与反向传播

课程学习笔记，课程链接importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportL1Loss,MSELoss​inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype
小于同学饿了·2022-11-23 08:51

PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络-损失函数与反向传播

b.L2损失nn.MSELoss：L2损失
润叶~·2022-11-23 08:20

PyTorch学习笔记（11）--损失函数与反向传播

目录PyTorch学习笔记（11）--损失函数与反向传播1.损失函数2.损失函数的使用2.1L1Loss函数的使用2.2MSELoss函数的使用2.3CrossEntropyLoss函数的使用2.4CrossEntropyLoss
我这一次·2022-11-23 08:20

P23-24：损失函数与反向传播+优化器（Pytorch小土堆学习笔记）

为我们更新数据输出提供一定依据（反向传播），grand我们先简单了解两个损失函数：L1Loss：参数除了最后一个前面的都已经弃用了这里有例子：运行结果如下如果reduction这个参数设置为‘sum’，则输出为2MSELoss
ni哥跑的快·2022-11-23 08:47

【Debug】UserWarning: size_average and reduce args will be deprecated, please use reduction=‘sum‘

问题描述：报错原因：由于版本不同，PyTorch中的损失函数的参数，发生了变化解决方式：将criterion=torch.nn.MSELoss(size_average=False)改为criterion
nemo_0410·2022-11-21 15:28

pytorch 神经网络模型套路 实现线性回归

损失函数：本文采用loss=sum((y_pred-y)**2),也可以调节MSELoss中的参数size_average=True
Newjet666·2022-11-21 01:48

torch.nn里的损失函数：MSE、BCE、BCEWithLogits、NLLLoss、CrossEntropyLoss的用法

1.nn.MSELoss()模型的预测值与标签的L2距离。一般用于回归问题。之所以不用于分类问题，可能原因为：使用sigmoid之后，函数形式不是凸函数，不容易求解，容易进入局部最优。
zcm0126·2022-11-20 13:33

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
cdd04·2022-11-20 12:35

Pytorch中常见的损失函数的原理

1.MSELoss均方损失函数，适用于回归任务。一般损失函数都是计算一个batch数据总的损失，而不是计算单个样本的损失。
hxh207·2022-11-20 11:04

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss
凉堇·2022-11-20 08:45

pytorch搭建深度学习网络

目录1、tensor2、损失函数1）nn.CrossEntropyLoss2）nn.L1Loss3）nn.MSELoss3、自动求导Autograd4、网络模型库torchvision1）加载预训练模型
Nicholson07·2022-11-19 17:01

深度学习 作业三

损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结
沐一mu·2022-11-19 14:24

loss函数之L1Loss，MSELoss，SmoothL1Loss, HuberLoss

L1Loss平均绝对误差（MAE），用于回归模型对于包含NNN个样本的batch数据D(x,y)D(x,y)D(x,y)，xxx为神经网络的输出，yyy是真实的得分，xxx与yyy同维度。第nnn个样本的损失值lnl_{n}ln计算如下:ln=∣xn−yn∣l_{n}=\left|x_{n}-y_{n}\right|ln=∣xn−yn∣其中，yny_{n}yn代表第nnn样本的真实得分，可能对应一
旺旺棒棒冰·2022-11-19 14:52

DGraphDTA训练部分源码解读分析（一）2021SC@SDUSC

__name__#device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#设置lossfunctionloss_fn=nn.MSELoss
芜湖大司码丶·2022-11-19 12:51

[2022-09-29]神经网络与深度学习 hw3 - 从0开始的FNN轮子制造

轮子制造过程推导前向传播过程反向传播过程数值计算前向传播反向传播代码实现numpy版本torch版本对比Sigmoid用PyTorch自带torch.sigmoid()激活函数Sigmoid改变为ReLU损失函数MSE用PyTorch自带torch.nn.MSELoss
三工修·2022-11-15 17:11

Chapter5 深度学习基础

文章目录1、激活函数1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数2、损失函数2.1、平均绝对误差损失函数(L1Loss)2.2、均方误差损失函数(MSELoss
CityD·2022-11-15 09:00

我在B站读大学-【小土堆】PyTorch深度学习快速入门教程学习笔记(二)

22.搭建网络模型和Sequential使用CIFAR10网络模型Sequential可视化23.损失函数与反向传播L1Loss和MSELoss交叉熵网络中损失函数的计算和反向传播24.优化器25.现有模型网络的使用与更改
学起来学起来·2022-10-28 15:29

深度学习（PyTorch）——线性回归

视频笔记说在前面：这部分内容有不少更新指出：（1）构建数据集用到了torch中的Tensor；（2）通过创建python中的线性模型类，并实例化它，来构建模型；（3）损失函数通过torch.nn库调用其中的MSELoss
清泉_流响·2022-10-16 10:49

神经网络与深度学习 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

4、损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。5
Jacobson Cui·2022-10-02 07:06

NNDL第三次作业

损失函数MSE用PyTorch自带函数t.nn.MSELoss()替代，观察、总结并陈述。损失函数MSE改变为交叉熵，观察、总结并陈述。改变步长，训练次数，观察、总结并陈述。改变步长和训练次数权值w1
刘先生TT·2022-10-02 07:04

【Pytorch基础】torch.nn.MSELoss损失函数

MSE:MeanSquaredError（均方误差）含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即：MSE=1N∑i=1n(xi−yi)2\begin{aligned}MSE=\cfrac{1}{N}\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2\end{aligned}MSE=N1i=1∑n(xi−yi)2  但是，在具体的应用中跟定义稍有不同。主要差别是参数的设置，在torch.nn
一穷二白到年薪百万·2022-09-22 21:15

PyTorch进阶训练技巧

自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss
uncle_ll·2022-09-21 10:23

PyTorch进阶训练技巧

一，Pytorch进阶训练技巧1.1自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块提供了常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss…。
Alexa2077·2022-09-14 07:27

pytorch快速入门（五）——pytorch 生成对抗网络

改良网络的方法：1.更改损失函数：将均方差损失函数MSELoss()更改为BCEloss。更改后测试数据集的性能分（准确率）从87%提高到91%。但下降速度较MSELoss慢，且噪声更大。
抹茶生活·2022-08-31 07:30

PyTorch深度学习：利用pytorch实现线性回归

准备数据集②：设计模型③：构造损失函数和优化器④：写训练周期代码说明：之前的forward()函数变为y_pred=model(x_data)loss（）函数变为criterion=torch.nn.MSELoss
BlackdogC·2022-08-25 07:19

反向传播算法和Tensorflow代码实现

目录概述推导loss函数是MSEloss函数是交叉熵神经网络迭代前向传播反向传播概述反向传播算法是深度学习的优化算法，主要应用的是链式求导法则去求得每个层的参数的梯度，从而反向的更新梯度，神经网络的一次迭代包含了一次前向传播和一次反向传播
IT142546355·2022-08-16 17:20

Pytorch全连接网络：激活函数对一维拟合问题的影响探讨；网络加深后带来的loss不降问题

即给定一些已知的散点，想要利用全连接网络，输入一个x,相应地网络会输出一个y,利用已知散点的真实值计算MSELoss,从而逼近已知点。
无知的吱屋·2022-08-11 07:07
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