# PyTorch中的Loss及梯度的理论理解
在深度学习中，理解损失函数（Loss）及梯度（Gradient）的概念是训练模型的基础。本文旨在帮助刚入行的小白开发者掌握这一理论知识并实现基本的PyTorch代码。下面我们将详细介绍其流程和实现。
## 整体流程
我们可以将PyTorch中使用Loss和计算梯度的过程概述为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-31 08:19:13
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什么是JWTJson web token (JWT), 是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准（RFC 7519).该token被设计为紧凑且安全的，特别适用于分布式站点的单点登录（SSO）场景。JWT的声明一般被用来在身份提供者和服务提供者间传递被认证的用户身份信息，以便于从资源服务器获取资源，也可以增加一些额外的其它业务逻辑所必须的声明信息，该token也可直接被用于
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2021-05-08 22:09:36
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1. 网络结构 注： （1）图中的输出缺少一个 batch-size 的维度，例如 yolo1 的实际输出是 [bs, 3, 13, 13, 85] （2）yolo 层的功能：yolo 层在 forward 时仅调整了输入特征的结构，并没有变动数值 （3）yolo 层的输出：3 代表 anchor 数量；13*13 代表图像划分的网格；85 代表网络预测 [x, y, w, h, obj, cls
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2024-09-13 20:17:57
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在实际的神经网络搭建过程中，前向传播是比较容易实现的，正确性较高；而反向传播的实现是有一定难度的，时常会出现bug。对于准确性要求很高的项目，梯度检验尤为重要。梯度检验的原理数学中对导数（梯度）的定义是 我们需要验证反向传播计算得到的是否准确，就可以用另一种方式，即上述的公式，利用前向传播分别计算出和来求得，验证它是否与反向传播计算得到的一样。梯度检验的Python实现我们简单构建一个3层神经网络
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2024-10-26 12:08:08
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# 监测 PyTorch 中的 Loss 梯度
在深度学习的训练过程中，监测 Loss 的梯度变化是非常重要的。它可以帮助我们了解模型训练的有效性，是否需要进行调优，或者是模型是否可能出现了过拟合。本文将带你一步一步实现这个功能，并用代码加以实例说明。
## 一、实现流程概述
我们可以将监测 Loss 梯度的整个流程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-10-15 06:19:09
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概述 这篇博客和之前博客有些重复的部分，如果要详细了解相应部分内容，可以到相应连接博客中查看。本篇博客主要介绍了什么是ASP.net，ASP.net在浏览器和服务器端的交互过程，ASP.net服务器端控件和客户端控件的区别。可能解释的不太清楚，如果要是对其中内容有什么疑问的话，可以在评论中告知，咱们一起讨论讨论！ 万维网和HTML 在这里我们不讲为什么有了万维网，以及万维网给我们带来的好处，我们只讲它的实现，万维网万维网就是资源共享网，不是物理网络，是建立在物理网络之前的网络，是一个虚拟的网络，是一个通过软件之间通话(http)传递数据的网络，ok，这里说到数据，那么数据在传递的过程中...
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2013-08-10 00:15:00
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在上一篇文章 中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助nn.Linear()来实现一个简洁版的
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2023-11-25 12:27:11
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本文作者：Allen 在该系列的上一篇，我们介绍了使用Pytorch的重要知识点：计算图和自动求导。本篇我们继续学习计算图和自动求导。首先，我们在上一节的计算图上增加复杂度，例如变成这样的计算图：图中为了绘制方便，把张量w和x绘制在一个框中了。其对应的计算图代码如下：import torchw = torch.tensor([1.],requires_grad=True)x = t
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2023-12-11 22:31:15
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在Pytorch中，传入网络中计算的数据类型必须是Tensor类型，如果requires_grad = True的话，就会保存着梯度和创建这个Tensor的function的引用，换句话说，就是记录网络每层的梯度和网络图，可以实现梯度的反向传播，网络图可以表示如下（来自Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz）: 则根据最后得到的loss可以逐步递
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2023-12-08 10:48:34
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梯度下降法的原理和公式这里不讲，就是一个直观的、易于理解的简单例子。1.最简单的情况，样本只有一个变量，即简单的(x，y)。多变量的则可为使用体重或身高判断男女(这是假设，并不严谨)，则变量有两个，一个是体重，一个是身高，则可表示为(x1,x2,y),即一个目标值有两个属性。2.单个变量的情况最简单的就是，函数hk(x)=k*x这条直线(注意：这里k也是变化的，我们的目的就是求一个最优的 &nbs
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2024-09-12 20:18:51
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一、决策树的发展决策树是目前比较流行的一种分类算法，实质上是一种自上而下的归纳学习算法。该算法最早由Quinlan在1986年提出，当时称为ID3算法，该算法是基于信息增...
原创
2022-08-09 20:00:36
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对于很多数学和工程问题，我们常常需要使用到梯度、散度和旋度公式，而有的时候，虽然在使用这些公式，却对他们其中的物理意义不甚清楚，这样的后果是只能对公式死记硬背，但结果还是常常忘记。这篇文章便从这三大公式的本质入手，推导它们在三大经典坐标系下的形式，授以“捕鱼”之道！ 开始之前，我们先来回忆一下梯度公式的数学意义，它描述了函数在某点函数
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2024-05-24 10:41:13
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损失函数一句话：损失函数就是计算预测值和真实值之间的误差。损失函数可以分为以下三类：回归损失函数：应用于预测连续的值，如房价，年龄等分类损失函数：用于离散的值，图像分类，图像分割等排序损失函数：用于预测输入数据之间的相对距离下面逐一介绍损失函数L1 loss L1 loss 也称为平均绝对误差（Mean Absolute Error），简称MAE，计算真实值和预测值之间绝对差之和的平均值。 应
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2023-10-08 23:10:36
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目录 梯度下降算法 代码1实现： 画出关系图随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）代码2实现：（与上面类似）上一次我们画出上面线性图所用的数据使用穷举法所求得的，但同时方法也存在弊端： 当权重w只有一个时，还能简单的用
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2023-11-20 12:07:57
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PyTorch中的损失函数大致使用场景 最近学习 pytorch，将其损失函数大致使用场景做了一下汇总，多参考网上大家的文章，或直接引用，文后附有原文链接，如有不对，欢迎指正一、L1LossL1 Loss，它有几个别称：L1 范数损失最小绝对值偏差（LAD）最小绝对值误差（LAE）最常看到的 MAE 也是指L1 Loss损失函数它是把目标值 g 与模型输出(估计值) y 做绝对值得到的误差 。
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2024-06-16 13:20:13
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# PyTorch中的Triplet Loss实战入门
## 一、背景介绍
在深度学习中，Triplet Loss（三元组损失）是一种用于度量学习的损失函数，目的是将相似样本的特征向量拉近，而将不相似样本的特征向量推远。它通常用于人脸识别、图像检索等领域。Triplet Loss的核心是在一个三元组中，通过使用锚点（Anchor）、正样本（Positive）和负样本（Negative）来进行学
一：pytorch.nn常用知识整理构建神经网络1.激活函数（1）softmax函数： 将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内； 很多时候，Sigmoid 作为最后一层的激活函数与交叉嫡代价函数组合； 如果需要将输出解释为概率分布，一般建议用softmax激活函数。 （2）ReLU激活函数：计算量小 一定程度上缓解“梯度消失”问题 使部分神经元的输出为零，一定程度
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2024-01-14 19:32:32
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本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py这篇文章主要介绍了损失函数的概念，以及 PyTor
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2023-07-18 11:05:56
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PyTorch中的梯度累加文章目录PyTorch中的梯度累加使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch借助梯度累加，
原创
2022-12-14 12:48:21
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# 如何在PyTorch中实现SSIM损失（Structural Similarity Index）
在计算机视觉中，结构相似性指数（SSIM）是一种用于衡量两幅图像之间相似度的重要指标。SSIM损失可以帮助我们在训练神经网络的时候更好地评估生成图像的质量。本文将指导你如何用PyTorch实现SSIM损失，并解释每一步的具体实现。
## 流程概述
下面是实现SSIM损失的基本流程，我们将分为
