nn.mseloss 会对每个像素做平均吗 / 张生荣

pytorch MSELoss计算平均的实现方法

给定损失函数的输入y,pred,shape均为bxc. 若设定loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='mean'),最终的输出值其实是(y - pred)每个元素数 ...

最近做显著星检测用到了NLL损失函数对于NLL函数,需要自己计算log和softmax的概率值,然后从才能作为输入输入 [batch_size, channel , h, w] 目标 [batch ...

目录一.前置知识 1.1 语料库(Corpus) 1.2 词元(Token) 1.3 词表(Vocabulary) 二.nn.Embedding 基础 2.1 为什么要 embedding? 2.2 ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

了解知道Dropout原理如果要提高神经网络的表达或分类能力,最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元,复杂的网络也意味着更加容易过拟合. 于是就有了Dropout,大部分实验表明其具有一定的防 ...

目录 1 数据 (1)导入数据 (2)数据集可视化 (3)为自己制作的数据集创建类 (4)数据集批处理 (5)数据预处理 2 神经网络 (1)定义神经网络类 (3)模型参数 3 最优化模型参数 (1) ...

基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器,具体内容如下之前在手机百度上看到有个"为你写诗"功能,能够随机生成古诗,当时感觉很酷炫= = 在学习了深度学习后,了解了一下原理,打算自己 ...

PyTorch基础入门二:PyTorch搭建一维线性回归模型 1)一维线性回归模型的理论基础给定数据集,线性回归希望能够优化出一个好的函数,使得能够和尽可能接近. 如何才能学习到参数和呢?很简单,只 ...

实践中,针对不同的任务需求,我们经常会在现成的网络结构上做一定的修改来实现特定的目的. 假如我们现在有一个简单的两层感知机网络: # -*- coding: utf-8 -*- import torc ...

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势,比起Tensorflow,我认为Pytorch更加简单,结构更加清晰. 希望通过实战几个Pytorch的例子,让大家熟悉Pytorch的使用方法,包括数据 ...

本文主要是用PyTorch来实现一个简单的回归任务. 编辑器:spyder 1.引入相应的包及生成伪数据 import torch import torch.nn.functional as F # ...

第一步.导入需要的包 import os import scipy.io as sio import numpy as np import torch import torch.nn as nn im ...

其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数,所以各框架都能用来拟合任意函数,Pytorch也能. 在这篇博客中,就以拟合y = ax + b为例(a和b为需要拟合的参数) ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CP ...

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归以及多元回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下最近在学习pytorch,现在把学习的代码放在这里,下面是github链接直接附上github代码 # ...

全连接神经网络(FC) 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC. FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接 ...