pytorch自定义mse loss函数 / 张生荣

pytorch自定义loss损失函数

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: ...

在Keras中可以自定义损失函数,在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是,损失函数的参数形式,这一点在Keras中是固定的,须如下形式: def my_loss(y_true, y_pred): # ...

Pytorch的backward()函数假若有多个loss函数,如何进行反向传播和更新呢? x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z ...

自定义Autograd函数对于浅层的网络,我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程.但是当网络变得很大时,特别是在做深度学习时,网络结构变得复杂.前向传播和反向传播也随之变得复杂,手动书写这两个过程 ...

pytorch自定义不可导激活函数今天自定义不可导函数的时候遇到了一个大坑. 首先我需要自定义一个函数:sign_f import torch from torch.autograd import ...

目录前言一. 数据预处理二. 定义网络三. 训练模型前言数据集下载地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/17aglKyKFvMvcug0xrOqJdQ?pwd=6 ...

pytorch 官网给出的例子中都是使用了已经定义好的特殊数据集接口来加载数据,而且其使用的数据都是官方给出的数据.如果我们有自己收集的数据集,如何用来训练网络呢?此时需要我们自己定义好数据处理接口. ...

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 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd ...

nn.Module中定义参数:不需要加cuda,可以求导,反向传播 class BiFPN(nn.Module): def __init__(self, fpn_sizes): self.w1 = n ...

任务要求: 自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下: import torch from torch.autograd imp ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ ''' Created on 2018-4-16 ''' def compile( self, optimizer, #优化器 loss, #损失函数,可以为 ...

目录正文 1. 加载数据集 2. 迭代和可视化数据集 3.创建自定义数据集 3.1 __init__ 3.2 __len__ 3.3 __getitem__ 4. 使用 DataLoaders 为训 ...

本文实例讲述了JS自定义混合Mixin函数.分享给大家供大家参考,具体如下: <script type="text/javascript"> /* 增加函数 */ fu ...

本文实例讲述了PHP自定义图片缩放函数实现等比例不失真缩放的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: function resizeImage($im,$maxwidth,$maxheight,$nam ...

本文实例讲述了php自定义时间转换函数.分享给大家供大家参考,具体如下: 我们可以把经常用到的函数封装起来,在抽象类中,然后继承来使用. /** * 时间转时间戳 * @param object $s ...

本文实例讲述了JavaScript自定义等待wait函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 下面是一个js自定义的wait函数,可以暂停程序的执行 function sleep(delay) ...

每次编写列表性质的页面,几乎都要写上一段分页的程序.最近小阳终于决心一劳永逸--自定义一个分页函数,并保存在"pageft.php"文件里.要用到分页的地方,就直接包含&quo ...

本文实例讲述了php自定义排序uasort函数.分享给大家供大家参考,具体如下: 项目需要风险排序,按 I(安全)<L(低风险)<M(中风险)<H(高风险) 的级别来排序由于H排在 ...