pytorch手动实现损失函数 / 张生荣

pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式

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. 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 ...

目录 1.交叉熵损失函数的推导 2. 交叉熵损失函数的直观理解 3. 交叉熵损失函数的其它形式 4.总结说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: 我们已 ...

目录步骤1:添加自定义的类步骤2:修改使用的loss函数自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

首先必须将权重也转为Tensor的cuda格式: 然后将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值. class_weight = torch.FloatTensor([0.1385 ...

写给新手的话 pycharm是什么,为什么让我指定interpreter 记事本最开始写C语言代码的时候,人们使用vi,记事本等软件写代码,写完了之后用GCC编译,然后运行编译结果,就是二进制文件. ...

目录类的参数定义数据扩展类的参数定义将conda环境设置为ai,conda activate ai 这个文件的由来: 由于在yolov1的pytorch实现的损失函数中,看到继承了nn.Mod ...

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 ...

由于研究关系需要自己手动给卷积层初始化权值,但是好像博客上提到的相关文章比较少(大部分都只提到使用nn.init里的按照一定分布初始化方法),自己参考了下Pytorch的官方文档,发现有两种方法吧. ...

本文介绍了如何在pytorch下搭建AlexNet,使用了两种方法,一种是直接加载预训练模型,并根据自己的需要微调(将最后一层全连接层输出由1000改为10),另一种是手动搭建. 构建模型类的时候需要 ...

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 ...

一.pytorch 损失函数中输入输出不匹配问题 File "C:\Users\Rain\AppData\Local\Programs\Python\Anaconda.3.5.1\envs\ ...

目录 1.效果 2.环境 3.用到的代码 1.效果 2.环境 1.pytorch 2.visdom 3.python3.5 3.用到的代码 # coding:utf8 import torch fro ...

目录前言模型定义求解Hessian矩阵前言在实现Per-FedAvg的代码时,遇到如下问题: 可以发现,我们需要求损失函数对模型参数的Hessian矩阵. 模型定义我们定义一个比较简单的模 ...

本文实例为大家分享了pytorch使用Variable实现线性回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下一.手动计算梯度实现线性回归 #导入相关包 import torch as t import m ...

线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

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 ...

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 ...

DDP 数据shuffle 的设置使用DDP要给dataloader传入sampler参数(torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(datas ...