pytorch 损失函数详解及自定义方法损失函数是机器学习与深度学习解决问题中非常重要的一部分，可以说，损失函数给出了问题的定义，也就是需要优化的目标：怎么样可以认为这个模型是否够好、怎样可以认为当前训练是否有效等。pytorch框架上手十分方便，也为我们定义了很多常用的损失函数。当然，面对特殊的应用场景或实际问题，往往也需要自行定义损失函数。本文首先介绍如何自定义损失函数，再选择一些常用或经典的
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2023-08-08 13:56:16
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Pytorch概述PyTorch是一个基于Python的库，用来提供一个具有灵活性的深度学习开发平台，其工作流程非常接近Python的科学计算库——numpy。 它主要具有以下3个优点：易于使用的API—它就像Python一样简单。Python的支持—非常类似于numpy。动态计算图—取代了具有特定功能的预定义图形，PyTorch为我们提供了一个框架，以便可以在运行时构建计算图，甚至在运行时更改它
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2023-08-21 14:13:58
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1、损失函数的作用： （1）计算实际输出和目标输出之间的差距； （2）为我们更新输出提供一定的依据（也就是反向传播）官网链接：https://pytorch.org/docs/1.8.1/nn.html2、损失函数的使用2.1、L1Loss 注：reduction = “sum” 表示求和
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2023-06-08 13:54:29
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1.首先当然还是看官方文档了，这是最好的学习途径。https://pytorch.org/docs/stable/index.html 2.本人nlp小白一枚，初入pytorch，经常对torch里面的函数搞得模棱两可，导致操作不规范，现在在这里总结下常用的方法，本人水平有限，若有错误希望大家积极指正，互相学习。 3.Tensor3.1属性相关torch.is_tensor(o
损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一。另一个必不可少的参数是优化器。损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。 上图是一个用来模拟线性方程自动学习的示意图。粗线是真实的线性方程，虚线是迭代过程的示意，w1 是第一次迭代的权重，w2 是第二次迭代的权重，w3 是第三次迭代的权重。随着
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2023-08-08 09:38:03
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在深度学习广为使用的今天，我们可以在脑海里清晰的知道，一个模型想要达到很好的效果需要学习，也就是我们常说的训练。一个好的训练离不开优质的负反馈，这里的损失函数就是模型的负反馈。 所以在PyTorch中，损失函
文章目录一.损失函数概念二.Pytorch内置损失函数1、nn.CrossEntropyLoss2、 nn.NLLLoss3、 nn.BCELoss4、 nn.BCEWithLogitsLoss5、 nn.L1Loss6 、nn.MSELoss7、 nn.SmoothL1Loss8、 nn.PoissonNLLLoss9、 nn.KLDivLoss10、 nn.MarginRankingLoss
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2023-08-04 17:50:51
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PyTorch学习笔记（11）–损失函数与反向传播 本博文是PyTorch的学习笔记，第11次内容记录，主要介绍损失函数和反向传播的使用。 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函数在神经网络中的应用3
pytorch常用函数——线性代数一、矩阵正如向量将标量从零阶推广到一阶，矩阵将向量从一阶推广到二阶。 矩阵，我们通常用粗体、大写字母来表示 （例如，）， 在代码中表示为具有两个轴的张量。 当调用函数来实例化张量时， 我们可以通过指定两个分量m和n来创建一个形状为的矩阵。A = torch.arange(20).reshape(5, 4)tensor([[ 0, 1, 2, 3],
PyTorch学习笔记 （1） 文章目录PyTorch学习笔记 （1）常见函数学习1. torch.rand()2. torch.randn()3. torch.mm()4. torch.t()5. torch.item()6. torch.tolist() PyTorch官网上有一个使用两层神经网络入门的教程，但是去理解该教程，需要首先从几个关键函数的定义入手。以下从官网上摘取以下六个函数的定
pytorch基本操作 (PyTorch Fundamentals)(Function 1 — torch.device())PyTorch, an open-source library developed by Facebook, is very popular among data scientists. One of the main reasons behind its rise is
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2023-08-19 22:35:04
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学习笔记|Pytorch使用教程14本学习笔记主要摘自“深度之眼”，做一个总结，方便查阅。 使用Pytorch版本为1.2损失函数概念交叉熵损失函数NLL/BCE/BCEWithLogits Loss作业一.损失函数概念损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异损失函数(Loss Function) :代价函数(Cost Function) :目标函数(Objective Function) : si
pytorch中损失函数1 nn.L1Loss2 nn.SmoothL1Loss3 nn.MSELoss4 nn.BCELoss5 nn.CrossEntropyLoss6 nn.NLLLoss7 nn.NLLLoss2d 损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一。另一个必不可少的参数是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损
一、损失函数概念损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异class _Loss(Module):
def __init__(self, size_average=None, reduce=None,
reduction='mean'):
super(_Loss, self).__init__()
if size_average is n
一、初始化void glutInit(int* argc,char** argv) 这个函数用来初始化GLUT库。对应main函数的形式应是：int main(int argc,char* argv[]); 这个函数从main函数获取其两个参数。void glutInitWindowSize(int width,int height);void glutInitWindowPosition(int
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2013-12-16 10:41:47
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一、初始化
void glutInit(int* argc,char** argv)
这个函数用来初始化GLUT库。对应main函数的形式应是：int main(int argc,char* argv[]);
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2011-03-11 11:13:00
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表头文件#include<signal.h>功 能：设置某一的对应动作函数原型：void (*signal(int signum,void(* handler)(int)))(int);或者：typed gnal()被调用前申明，
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2013-06-18 21:11:00
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/*函数名： atof功 能： 把字符串转换成浮点数名字来源：ascii to floating point numbers 的缩写用 法： double atof(const char *nptr);atof（将字串转换成浮点型数）表头文件 #include 定义函数 double atof(const char *nptr);函数说明 atof()会扫描参数nptr字符串，
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2023-03-03 13:06:59
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waveOutOpen 函数说明
(2008-12-21 13:33:10)转载▼
标签：
it
使用心得：首先打开声音输出设备，然后初始化输出内存，并保证不要使用
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2014-05-28 09:39:20
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原型：extern void *memcpy(void *dest, void *src, unsigned int count); 用法：#include <string.h> 功能：由src所指内存区域复制count个字节到dest所指内存区域。 说明：src和dest所指内存区域不能重叠，函数返回指向dest的指针。 举例： // memcpy.c #include <sy
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2009-05-26 13:25:27
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