# PyTorch 中的多个 Loss 函数
在深度学习模型的训练过程中，损失函数（Loss Function）是评估模型预测误差的重要指标。大多数情况下，我们会使用单一的损失函数来训练模型，但在一些复杂的应用场景中，可能需要组合多个损失函数。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用多个损失函数进行模型训练，并通过代码示例详细讲解。
## 1. 多个损失函数的应用场景
在实际应用中，多个损失
PyTorch Week 3——Optimizer前言一、优化器二、class Optimizer1. __init__定义2. def 方法3. 代码实现1.查看基本属性defaultsparam_groups2 方法optimizer.step()更新参数optimizer.zero_grad()参数梯度归零optimizer.add_param_group()添加新的参数组optimize
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2024-10-12 09:10:33
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文章目录1 Loss 介绍2 常见 LossL1 lossL2 lossNegative Log-Likelihood（NLL）Binary Cross-EntropyCross-EntropyHinge EmbeddingMargin Ranking LossTriplet Margin LossKL Divergence Loss3 Loss 设计4 softmax 及其变体5 Loss 异
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2024-03-11 12:11:44
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文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.github.io/2017/09/11/什么是信息熵、交叉熵和相对熵/ "【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵")3.2 分类损失函数3.3 总结 文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.
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2023-08-09 00:55:43
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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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文章目录Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理二、单机多卡训练三、多机多卡训练后端初始化初始化init_method初始化rank和world_size四、模型保存参考链接 Pytorch 多卡训练一、多卡训练原理多卡训练流程一般如下：指定主机节点主机节点划分数据，一个batch数据平均分到每个机器上模型从主机拷贝到各个机器每个机器进行前向传播每个机器计算loss损失主机收集所有loss结果，
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2023-08-05 18:30:12
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# 多个Loss权重在PyTorch中的实现
在深度学习中，我们经常需要同时优化多个loss函数来达到更好的模型性能。PyTorch提供了灵活的方式来实现这一点。本文将介绍如何在PyTorch中使用多个loss权重，并通过代码示例进行说明。
## 什么是Loss权重？
在机器学习中，loss函数是用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。在多任务学习或需要平衡不同任务性能的场景中，我们可能会
原创
2024-07-17 13:34:18
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数据集这个数据是来自Kaggle上的一个验证码识别例子，作者采用的是迁移学习，基于ResNet18做到的训练。https://www.kaggle.com/anjalichoudhary12/captcha-with-pytorch这个数据集总计有1070张验证码图像，我把其中的1040张用作训练，30张作为测试，使用pytorch自定义了一个数据集类，代码如下：1import torch
2i
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2024-04-02 22:48:49
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先来介绍几个比较重要的函数1. torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用softmax进行激活，因为CrossEntropyLoss函数包括了softmax和计算交叉熵两个过程。分析实例：https://www.jianshu.com/p/e184663e2f8a
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2024-05-29 19:28:59
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小结本节学习了一些进阶训练方法在PyTorch中的实现,包含自定义损失函数,动态调整学习率,以及模型微调的实现,半精度训练的实现.其中,损失函数常以类的方式进行自定义;可以调用官方Scheduler或是自定义的方式实现动态学习率;模型微调则需先读取含参数的预训练模型,然后锁定参数,随后更改输出层,来实现微调训练;半精度训练主要通过autocast配置. 目录前情回顾小结1 自定义损失函数1.1 以
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2023-11-03 15:55:30
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以下是一些常见的PyTorch损失函数：nn.MSELoss：均方误差损失，用于回归问题，例如预测房价等。nn.L1Loss：平均绝对误差损失，也用于回归问题。nn.CrossEntropyLoss：交叉熵损失，用于多分类问题。nn.NLLLoss：负对数似然损失，也用于多分类问题。nn.BCELoss：二元交叉熵损失，用于二分类问题。nn.BCEWithLogitsLoss：将sigmoid和二
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2023-10-24 06:39:18
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先来介绍几个比较重要的函数1. torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用softmax进行激活，因为CrossEntropyLoss函数包括了softmax和计算交叉熵两个过程。分析实例： pytorch 计算 CrossEntropyLoss 需要先经 sof
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2024-04-07 17:57:15
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在PyTorch中进行二分类，有三种主要的全连接层，激活函数和loss function组合的方法，分别是：torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss，torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss，和torch.nn.Linear（输出维度为2）+torch.nn.CrossEntropyLoss，BCEWithLogitsL
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2023-10-07 19:48:40
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6.1 自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些损失函数
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2024-03-11 13:21:32
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PyTorch模型训练1. 自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些
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2023-09-27 16:46:17
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文章目录前言一、自定义损失函数6.1.1 以函数方式定义6.1.2 以类方式定义二、动态调整学习率6.2.1 使用官方scheduler6.2.2 自定义scheduler三、模型微调6.3.1 模型微调的流程6.3.2 使用已有模型结构6.3.3 训练特定层四、半精度训练6.4.1 半精度训练的设置总结参考资料 前言本篇内容主要是有关PyTorch进阶训练技巧方面的内容，其中包括了自定义损失函
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2023-09-04 14:09:44
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pytorch当中及机器学习中常用的18种损失函数总结1.CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数loss_f = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, reduction='none')功能：nn.LogSoftmax()与nn.NLLLoss()结合，进行交叉熵计算主要参数： weight=None ：各类别loss设置权值 ignore_index=-10
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2023-10-31 15:26:48
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背景最近一直在总结Pytorch中Loss的各种用法，交叉熵是深度学习中最常用的计算方法，写这个稿子把交叉熵的来龙去脉做一个总结。什么是交叉熵信息量引用百度百科中信息量的例子来看，在日常生活中，极少发生的事件一旦发生是容易引起人们关注的，而司空见惯的事不会引起注意，也就是说，极少见的事件所带来的信息量多。如果用统计学的术语来描述，就是出现概率小的事件信息量多。因此，事件出现得概率越小，信息量愈大。
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2024-08-21 19:26:25
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摘要在目标检测中loss的定义也是相当重要的一部分，SSD的loss定义是比较基础的，学习基础之后在去学restinanet的loss定义就轻松很多，定义loss是为了训练，让计算机知道自己的预测和真实标签的差距，通过不断的修改权重来达到loss值的缩小，就是预测准确度的提升。SSD的loss定义class MultiBoxLoss(nn.Module):
def __init__(s
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2023-06-08 16:38:33
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在深度学习训练中，我们经常遇到 GPU 的内存太小的问题，如果我们的数据量比较大，别说大批量（large batch size）训练了，有时候甚至连一个训练样本都放不下。但是随机梯度下降（SGD）中，如果能使用更大的 Batch Size 训练，一般能得到更好的结果。所以问题来了：问题来了：当 GPU 的内存不够时，如何使用大批量（large batch size）样本来训练神经网络呢？这篇文章将
