torch.nn.BCELoss(size_average=True)在新版本怎么改

在 PyTorch 1.0.0 版本中，`size_average` 参数已经被弃用，并且使用 `reduction` 参数来代替。如果你想在 PyTorch 的新版本中使用 `BCELoss`，你可以将 `size_average=True` 改为 `reduction='mean'`，代码如下：

loss = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')

如果你想保持与旧版本的兼容性，可以使用 `size_average` 参数的替代参数 `reduce`，并将其设置为 `True`，代码如下：

loss = torch.nn.BCELoss(size_average=True, reduce=True)

不过，这种方式已经被弃用，不推荐使用。建议使用 `reduction` 参数来控制缩减方式。

相关问题

criterion = nn.L1Loss(size_average=True)改为损失函数L0optimizer

将损失函数从 L1 Loss 改为 L0 Loss 需要修改两个地方：损失函数的定义和优化器的定义。

首先是损失函数的定义，L0 Loss 可以用以下代码实现：

import torch

class L0Loss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, threshold):
        super(L0Loss, self).__init__()
        self.threshold = threshold

    def forward(self, input):
        return torch.sum(torch.abs(input > self.threshold).type(torch.float))

其中 threshold 是阈值，它指定了哪些元素应该被视为非零。如果一个元素的绝对值小于等于 threshold，则被视为零，否则被视为非零。L0 Loss 的定义是非常简单的，它只需要统计输入的非零元素的个数，然后返回它们的数量。

接下来是优化器的定义，我们可以使用任何标准的 PyTorch 优化器来训练模型，只需要把损失函数替换为 L0 Loss 就可以了。以下是一个使用 Adam 优化器训练模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

from L0Loss import L0Loss
from model import MyModel

model = MyModel()
criterion = L0Loss(threshold=0.1)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for input, target in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这个示例中，我们使用了一个名为 MyModel 的模型，它的定义类似于标准的 PyTorch 模型。我们将损失函数定义为 L0 Loss，并使用 Adam 优化器来训练模型。在每个 epoch 中，我们遍历数据集中的所有样本，并对每个样本计算梯度。然后使用优化器来更新模型的参数。

import torch import numpy as np from math import exp import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable #计算PSNR SSIM RMSE函数 def compute_measure(x, y, pred, data_range): original_psnr = compute_PSNR(x, y, data_range) original_ssim = compute_SSIM(x, y, data_range) original_rmse = compute_RMSE(x, y) pred_psnr = compute_PSNR(pred, y, data_range) pred_ssim = compute_SSIM(pred, y, data_range) pred_rmse = compute_RMSE(pred, y) return (original_psnr, original_ssim, original_rmse), (pred_psnr, pred_ssim, pred_rmse) #计算MSE def compute_MSE(img1, img2): return ((img1 - img2) ** 2).mean() def compute_RMSE(img1, img2): if type(img1) == torch.Tensor:#判断数据类型，选择是torch还是numpy return torch.sqrt(compute_MSE(img1, img2)).item() else: return np.sqrt(compute_MSE(img1, img2)) #计算PSNR def compute_PSNR(img1, img2, data_range): if type(img1) == torch.Tensor: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * torch.log10((data_range ** 2) / mse_).item() else: mse_ = compute_MSE(img1, img2) return 10 * np.log10((data_range ** 2) / mse_) #计算SSIM def compute_SSIM(img1, img2, data_range, window_size=11, channel=1, size_average=True):

这段代码是用来计算图像处理过程中一些评价指标的函数，包括PSNR、SSIM和RMSE。其中，PSNR是峰值信噪比，SSIM是结构相似性指标，RMSE是均方根误差。这些指标可以用来评价图像处理算法的效果，判断处理后的图像与原图之间的差异程度。这些函数的输入参数包括两张图像，以及数据范围等信息，输出结果包括原图与处理后图像之间的各项指标。这些函数使用了PyTorch和NumPy等Python库。