目录1. Pytorch 学习2.损失函数 Loss Functions2.1 torch.nn.L1Loss2.1.1 python代码例子2.1.1.1 上边的例子复现代码2.2 torch.nn.MSELoss2.2.1 python代码例子2.2.1.1 上边的例子复现代码2.3 torch.nn.CrossEntropyLoss2.3.1 信息熵，交叉熵和相对熵2.3.2 参数解析2.
博主在学习三值神经网络时，使用了LeNet-5模型，编程代码，需要对LeNet-5模型中的卷积层与全连接层进行自定义，搜索他人方法后，博主产生了一个疑问，绝大多数提供的自定义层方法都是继承 nn.Module 模型，而这方法据说是官方提供，自定义线性层代码如下：class Linear(nn.Module):
def __init__(self, input_features, outpu
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2023-08-10 20:41:07
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学习网站在此：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/以下是对知识的记录（都记下来）一、自定义损失函数许多损失函数并未出现在官方库中，需要我们自己来实现，尤其在日新月异的ai领域，模型与相关算法的更新很快，同时，在科学研究领域，当提出全新的损失函数时，这也要求我们自行定义，以验证其在数据集上的好坏1.1函数方式def my_loss(ou
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2023-12-18 20:14:56
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PyTorch进阶训练技巧import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F1. 自定义损失函数# 以函数的方式定义损失函数,通过输出值和目标值进行计算，返回损失值
def my_loss(output,target):
loss = torch.mean((output
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2023-11-03 12:05:13
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标量反向传播当目标张量为标量时，backward()无需传入参数。例子：假设都是标量， ，对标量调用backward()方法。自动求导的主要步骤import torch1.定义叶子结点，算子节点如果需要对Tensor求导，requires_grad要设置为True。# 定义输入张量x
x = torch.Tensor([2])
# 初始化权重参数w,偏置b,#设置requires_grad为Tru
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2024-06-05 16:06:44
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前言：前面的系列文章已经详细介绍了使用torch.nn.Module来实现自己定义的模型、自定义层，本文将继续来说明如何自定义损失函数，需要明确一个观点，不管是定义层还是损失函数，方法有很多，但是通过统一的接口nn.Module是最便于查看的，这也是pytorch的优点之一，模型、层、损失函数的定义具有统一性，都是通过Module类来完成，不像tensorflow那样不规范。一、回顾1.1 关于n
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2023-11-28 15:12:09
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Pytorch实现简单的RNN此内容还未涉及LSTM以及深度RNN定义模型我们使用Pytorch中的nn.RNN来构造循环神经网络。在本节中，我们主要关注nn.RNN的以下几个构造函数参数：
input_size - The number of expected features in the input x (应该是类似于词典大小)
hidden_size – The number of fea
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2024-09-12 10:05:56
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技巧一：自定义损失函数方式一：直接定义函数def my_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target)**2)
return loss该方法简单。方式二：以类的形式定义class DiceLoss(nn.Module):
def __init__(self,weight=None,size_average=
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2023-12-12 13:21:59
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1、自定义损失函数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，因此这些损失函数的实现则需要我们通过自定义损失函数来实现。另外，在科学研究中，我们往往会提出全新的损失函数来提升模型的表现，这时我们既无法使用PyTorch自带
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2024-07-04 05:13:37
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PyTorch进阶进阶训练技巧1.自定义损失函数以函数方式定义可以通过直接以函数定义的方式定义一个自己的函数def my_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target)**2)
return loss以类方式定义Loss函数部分继承自_loss, 部分继承自_WeightedLoss, 而_WeightedLoss
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2024-02-04 20:46:48
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1.简介接下来应该要介绍分类任务里最常用的CrossEntropyLoss，但是CrossEntropyLoss里面用到了NLLLoss，所以我们先了解NLLLoss是什么。2.NLLlossNLLLoss全名叫做Negative Log Likelihood Loss，顾名思义，输入就是log likelihood，对输入的对应部分取负号就是这个loss的输出了，公式可以表示为：其中是每个类别的
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2024-09-10 11:03:53
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# PyTorch自定义Loss函数不更新的解决方案
在深度学习中，Loss函数是模型训练过程中的重要部分。它用于指引模型朝着更优的方向调整权重。如果你在使用PyTorch框架时遇到自定义Loss函数不更新的情况，本文将为你提供详细的解析和解决方案。
## 一、问题描述
当训练模型时，Loss函数如果没有正确地传递梯度信息，训练将无法收敛。这种情况下，Loss的值不会随参数更新而改变，从而导
原创
2024-10-15 05:18:32
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在使用PyTorch进行深度学习模型的训练时，定义合适的损失函数对于模型的性能至关重要。在某些情况下，可能需要自定义损失函数，并在其中调整不同类别样本的权重，以应对类别不平衡或其他需求。本文将详尽记录如何进行“PyTorch自定义loss调整权重”的过程。
## 问题背景
在进行图像分类任务时，我们发现在数据集中，各类别的样本数量存在显著差异，导致模型在某些类别上表现不佳，影响了整体的业务效果。
最近在复现一篇论文的训练代码时，发现原论文中的总loss由多个loss组成。如果只有一个loss，那么直接loss.backward()即可，但是这里不止一个。一开始看到不止一个loss时，不知道将backward()放在哪里。for j in range(len(output)):
loss += criterion(output[j], target_var) 我们知道，一般传统的梯度
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2023-11-11 01:19:36
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6.1 自定义损失函数torch.nn模块常用的损失函数：MSELoss，L1Loss，BCELoss......非官方Loss：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，这些损失函数的实现需要自定义损失函数。掌握如何自定义损失函数6.1.1 以函数方式定义如下所示：d
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2023-08-16 21:34:45
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自定义损失函数有时候我们可以将损失函数改成我们想要的，主要有以下两种方式函数形式 直接以函数形式定义即可def my_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target)**2)
return loss以类的方式定义 需要继承自nn.Module类class DiceLoss(nn.Module):
def __init__
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2024-06-09 10:33:09
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文章目录基础RNN_pytorch实现LSTM(Long Short Term Memory networks)LSTM_pytorch实现GRU(Gated Recurrent Unit)RNN的应用用RNN做图像分类mnistpytorch实现RNN做时间序列（回归）pytorch实现自然语言处理词嵌入pytorch实现Skip-Gram模型N-Gram模型pytorch实现LSTM做词性预
自定义损失函数以函数的方式定义def my_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target)**2)
return loss以类方式定义更多的时候以类的方式定义，观察Pytorch自带的损失函数，部分损失函数直接继承自_Loss类，部分则先继承自_WeightedLoss类，而_WeightedLoss又继承自_Lo
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2024-06-11 18:41:11
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深度学习兴起，带动一批编程语言和深度学习框架。深度学习框架真可谓是“百花齐放、百家争鸣”之态势。有TensorFlow（包括TFLearn）、Keras、Caffe（Caffe2）、Microsoft Cognitive Toolkit（以前叫做CNTK）、PyTorch、Apache MXnet、DeepLearning4J、Theano（包括Lasagne）、Torch、PaddlePaddl
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，我们可以自定义 Loss 函数来满足特定需求。然而，我发现一些用户常常遇到一个问题：自定义的 Loss 函数无法进行反向传播。这篇博文将详细记录解决这个问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展等方面的内容。
## 版本对比
在使用 PyTorch 进行自定义 Loss 函数时，不同版本之间存在一些特性差异。例如，较
