getattr()是 Python 的一个内置函数，用于动态地获取对象的属性或方法。可以通过字符串的形式获取对象的某个属性或方法，而不用显式地访问它。这在处理属性名动态变化时非常有用。
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2024-10-27 06:14:49
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概念Loss FunctionCost FunctionObjective Function正则化损失函数交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()自信息熵(信息熵)相对熵（KL散度）交叉熵二分类多分类学习过程同MSE(Mean Squared Error)相比的优势工程实现中的问题与措施softmax的缺点PyTorch中 CEloss应用PyTorch中的其他损失函数nn.BCE
MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示：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。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。一般的使用格式如下所示：loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average
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2021-08-13 09:40:04
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MSELoss(均值损失)MSELoss(均值损失)MSELoss(均值损失)
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2021-08-02 14:06:32
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如果我们用一个估计量来预测一个未知参数或变量的值，那么MSE可以告诉我们这个估计量的偏差和方差的大小。通常情况下，我们会希望估计量既有较小的偏差又有较小的方差，使得估计结果更加准确可靠。它可以用于回归问题中，衡量模型预测值与真实值之间的差距。在深度学习中，我们使用MSE作为损失函数，目的也是让模型的预测值与真实值越接近越好。通过反向传播算法，我们可以优化模型的参数，使得MSE最小化，从而提高模型的预测精度。数学原理： 均方误差是指每个样本的预测值与真实值之间差的平方的均值。是第i个样本的真实值，
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2023-04-19 17:24:12
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# PyTorch MSELoss函数的实现
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的功能和API来构建和训练神经网络模型。在深度学习中，我们经常需要定义损失函数来评估模型的性能。其中之一就是均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss），简称MSELoss。本文将向你介绍如何使用PyTorch的MSELoss函数API，并指导你完成相应的代码实现
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2024-01-15 10:34:10
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现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？ 深度学习是什
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2024-09-25 07:58:36
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文章目录前言一、pytorch_geometric是什么？二、安装步骤2.1 安装编译好的版本2.2 源码安装总结 前言Ubuntu+RTX3080源码安装pytorch_geometric库。一、pytorch_geometric是什么？pytorch_geometric是用于图神经网络学习的Pytorch扩展库，集成了常见的图神经网络结构以及经典方法。详细信息可见其官方文档。二、安装步骤2.
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2024-01-15 02:48:05
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在前面我们介绍了如何用Pytorch来实现一个两层的神经网络，但是其编码过程略
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2022-01-18 09:51:25
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在前面我们介绍了如何用Pytorch来实现一个两层的神经网络，但是其编码过程略微显得有点复杂。例如我们要手动自己定义权重参数，自己书写如何进行梯度更新等等。但要是某个网络多达几十层，那这个工作量显然是巨大的。因此，将一些常
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2021-12-28 16:03:34
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PyTorch学习笔记：torch.max——数组的最大值torch.max()——数组的最大值形式Ⅰ形式Ⅱ代码案例扩展官方文档 torch.max()——数组的最大值torch.max()有两种形式形式Ⅰtorch.max(input) → Tensor功能：输出数组的最大值注意：只有一个输入，只需要输入一个数组该方式也可以通过a.max()实现，后者是求数组a的最大值形式Ⅱtorch.max
基础知识部分第一章 模型选择+过拟合和欠拟合1.区分两种误差2.分清两种重要的数据集3.K-则交叉验证4.欠拟合和过拟合解决办法： （欠拟合） 1.获得更多的训练数据 2.降维 3.正则化：保留特征、减少参数大小 （过拟合） 1.添加新特征 2.增加模型复杂度 3.减小正则化系数5.估计模型容量全连接层如何计算参数的个数： h = wx + b(h充当下一次的x 每一层的b只有1个)6.总结7.一
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2024-02-07 11:40:45
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在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，常常会遇到损失计算结果为无穷大（`inf`）的情况，尤其是在计算均方误差（MSELoss）时。这个问题通常与数值稳定性有关，下面是我整理的解决记录。
### 背景定位
在机器学习和深度学习的模型训练中，损失函数的计算至关重要。MSELoss，作为一种常用的损失函数，主要用于回归任务。但在某些情况下，特别是输入数据不规范、学习率设置不当或模型参数初
函数作用torch.nn.MSELoss() 求predict和target之间的loss。代码示例单个求其loss：crit = nn.MSELoss()# target = torch.Tensor(1)# target[0] = 10# res = torch.Tensor(1)# res[0] = 5# cost = crit(res,target)#25# print(cost)tar
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2020-10-30 15:22:00
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一、梯度下降法1.什么是梯度下降法顺着梯度下滑，找到最陡的方向，迈一小步，然后再找当前位，置最陡的下山方向，再迈一小步… 通过比较以上两个图，可以会发现，由于初始值的不同，会得到两个不同的极小值，所以权重初始值的设定也是十分重要的，通常的把W全部设置为0很容易掉到局部最优解，一般可以按照高斯分布的方式分配初始值。 2.有两种计算梯度的方法：（1）慢一些
# 如何修改神经网络损失函数MSELoss
## 一、流程步骤
下面是修改神经网络损失函数MSELoss的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入PyTorch库 |
| 2 | 定义神经网络模型 |
| 3 | 定义新的损失函数 |
| 4 | 训练神经网络 |
## 二、详细步骤
### 步骤1：导入PyTorch库
首先需要导入PyTo
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2024-03-28 03:40:14
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torch.nn.MSELoss到底是啥，鲜活小demo，帮助理解均方误差损失函数。
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2023-04-10 16:16:02
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有如下代码块 self.gan_mode = gan_mode if gan_mode == 'lsgan':
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2022-01-05 11:11:54
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在深度学习任务中，根据loss的设计可以简单的分为线性回归、逻辑回归和softmax回归。一、线性回归loss其中线性回归是指拟合一个线性函数，通常用mse、mae来评价模型的拟合效果，此外mse、mae还可以作为loss训练模型。需要格外注意的是loss值的大小毫无意义，只有梯度值才是决定模型学习的方向。只是，一般情况下loss与梯度呈现正相关，loss大，则梯度也大。在线性回归中，y_pred
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2023-11-13 16:36:51
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MSELoss损失函数中文名字就是：均方损失函数，公式如下所示： 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。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 l
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2018-10-25 11:55:00
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