PyTorchAuthor：louwillMachine Learning Lab 在进行深度学习实验时，能够可视化地对训练过程和结果进行展示是非常有必要的。除了Torch版本的TensorBoard工具TensorBoardX之外，Torch官方也提供了一款非常好用的可视化神器——visdom。visdom是一款用于创建、组织和共享实时大量训练数据
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2024-10-04 15:30:54
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# 如何在 PyTorch 中实现实时绘制 Loss 曲线
在深度学习中，监控模型的训练过程非常重要。其中，Loss 是一个关键指标，它反映了模型的性能。实时绘制 Loss 曲线可以帮助我们更好地理解模型的收敛情况。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一功能。
## 1. 整体流程
我们可以将实现实时绘制 Loss 曲线的功能分为几个步骤，具体见下表：
| 步骤 |
文章目录1. CrossEntropyLoss()1.1 CEL中不同计算模式的影响1.2 CEL中分类权重 weights 的影响1.3 nn.LogSoftmax()2. nn.NLLLoss()3. nn.BCELoss()4. nn.BCEWithLogitsLoss()5. nn.L1LOSS （MAE）6. nn.MSELoss7. nn.SmoothL1Loss8. nn.Pois
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2023-11-02 10:09:41
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pytorch实现的loss function1.均方损失函数2. 交叉熵损失函数3、自定义损失函数1、关于nn.Module与nn.Functional的区别2、自定义损失函数 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题对于分类，主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数,对于回归问题，主要讲述均方损失函数，而对于一些回归问题，需要根据特殊情况自定义损失函数。1、所有的loss的基类是Module，
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2024-06-07 14:28:12
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在使用 PyTorch 进行深度学习的过程中，许多用户会遇到一个常见的问题：**如何有效绘制 Loss 曲线**。绘制 Loss 曲线对于监控模型训练过程中的性能至关重要，能够帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合。接下来，我将分享这个问题的详细背景、出现的错误现象、根因分析以及解决方案。
### 问题背景
在深度学习任务中，Loss 函数用于量化模型的预测与实际标签之间的差异。通过绘制 Loss
导读
AI小老弟：Pytorch的19个Loss Function(上)zhuanlan.zhihu.com
本篇包括KLDiv损失、BCE损失、对数BCE损失、MarginRanking损失、HingeEmbedding损失和MULTILABELMARGIN损失。
KLDiv Loss torch.nn.KLDivLoss(size_average=No
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2024-09-14 19:20:54
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# PyTorch中使用SummaryWriter实时监控Loss
在深度学习模型的训练过程中，实时监控损失（Loss）是非常重要的，这有助于我们识别模型是否训练良好，以及是否存在过拟合或欠拟合的情况。在PyTorch中，可以使用`SummaryWriter`类来记录并可视化训练过程中的数据。本文将介绍如何使用`SummaryWriter`实时监控损失，并提供简单的代码示例。
## 什么是Su
# 实时观察 PyTorch Loss 值的项目方案
在机器学习和深度学习的训练过程中，实时监控损失值（loss）可以帮助我们了解模型的训练效果及其是否收敛。在本项目中，我们将使用 PyTorch 框架来实现这个功能，采用 `matplotlib` 或 `tensorboard` 进行可视化，同时提供一个简单的训练损失监控代码实例。
## 项目需求
1. 使用 PyTorch 框架构建并训练
一、工具类 utils.py#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
'''
utils:画loss曲线，随机显示前六张图片，转换为one_hot编码
'''
import torch
from matplotlib import pyplot as plt
# 画出loss曲线变化图
def plot_curve(data):
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2024-06-13 18:32:54
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文章目录1 线性模型计算loss代码分析2 引入梯度下降问题2.1 梯度下降【代码】3 鞍点问题4 解决鞍点问题：引入随机梯度下降4.1 随机梯度下降【代码】5 随机梯度下降vs梯度下降5.1 随机梯度下降5.2 梯度下降6 两者折中解决：batch6.1 举例说明mini-Batch 写在前面：学习pytorch的第二天，今天继续加深loss函数和w参数之间的关系，利用matplot画图表示。
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2023-11-03 12:02:10
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一. 安装包pytorch版本最好大于1.1.0。查看PyTorch版本的命令为torch.__version__tensorboard若没有的话，可用命令conda install tensorboard安装，也可以用命令pip install tensorboard安装。注意：tensorboard可以直接实现可视化，不需要安装TensorFlow；tensorboard和tensorboar
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2023-11-07 21:52:15
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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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文章目录1.前言2.TensorFlow框架绘制loss和accuracy曲线3.PyTorch框架绘制loss和accuracy曲线 1.前言搞深度学习时，我们一般会遇到一个问题，评估模型的性能：这时，一般会绘制模型在训练集 & 验证集上的准确率值和损失值曲线。在这一点上TensorFlow框架比PyTorch框架方便，因为TensorFlow框架在训练模型时，把模型、训练集和验证集上
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2023-10-04 00:06:02
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在构建loss时pytorch常用的包中有最常见的MSE、cross entropy（logsoftmax+NLLLoss）、KL散度Loss、BCE、HingeLoss等等，详见：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#loss-functions这里主要讲解一种考虑类间距离的Center
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2024-03-06 09:58:54
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文章目录triplet losstriplet hard loss triplet loss官方文档：torch.nn — PyTorch master documentation关于三元损失，出自论文：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering三元损失的介绍很多看下图：训练集中随机选取一个样本：Anchor（
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2024-01-05 10:09:39
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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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前言交叉熵损失本质是衡量模型预测的概率分布与实际概率分布的差异程度，其值越小，表明模型的预测结果与实际结果越接近，模型效果越好。熵的概念来自与信息论，参考资料1对交叉熵的概念做了简明的介绍，很好理解。需要注意： Pytorch中的CrossEntropyLoss是LogSoftMax与NLLLoss的结合，下面以实例逐步拆解CrossEntropyLoss的计算过程。LogSoftMax当网络最后
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2023-08-11 21:23:36
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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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目录参考文献人脸损失函数CenterLoss （2016）余弦距离 cosine lossCosineMarginLoss（Large-Margin-Cosine-Loss）（2018 CosFace）ArcFaceCircle Loss（2020）MV-Softmax loss（2020）CurricularFace（2020）人脸损失函数github源码详解ArcFace（InsightFa
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2024-05-27 15:46:19
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我用的是Anaconda3 ，用spyder编写pytorch的代码，在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境（虚拟环境的名字就叫pytorch)。以下内容仅供参考哦~~1.首先打开Anaconda Prompt，然后输入activate pytorch，进入pytorch.2.输入pip install tensorboardX，安装完成后，输入python，用from tens
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2023-07-28 15:38:38
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