torch.nn.L1Loss
时间: 2023-11-03 15:33:59 浏览: 37
`torch.nn.L1Loss` 是 PyTorch 中的一个损失函数,用于计算预测值和目标值之间的 L1 范数损失。L1 范数损失是指预测值与目标值之差的绝对值之和,也被称为平均绝对误差(MAE)。具体地,对于两个张量 $x$ 和 $y$,其 L1 范数损失为:
$$
L_1(x, y) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i|
$$
其中,$n$ 是张量的元素个数。`torch.nn.L1Loss` 的输入和输出都是张量,可以用于回归问题的损失计算。
相关问题
torch.nn.L1Loss的使用方法
`torch.nn.L1Loss`(也称为 Mean Absolute Error Loss)是一个计算输入和目标之间的平均绝对误差的损失函数。它在回归问题中使用广泛。
下面是使用 `torch.nn.L1Loss` 的基本方法:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建输入和目标张量
input = torch.randn(3, 5)
target = torch.randn(3, 5)
# 创建损失函数
loss_fn = nn.L1Loss()
# 计算损失
loss = loss_fn(input, target)
print(loss)
```
输出结果将是一个标量张量,表示输入和目标之间的平均绝对误差。
torch.nn.MSELoss
torch.nn.MSELoss是一个PyTorch库中的类,用于计算均方误差损失函数。通过比较两个输入参数的差异并计算其平方的平均值,来衡量模型预测值和真实值之间的距离。在定义类的对象时不需要传入任何参数,但在使用实例时需要输入两个维度相同的参数进行计算。举例如下:
```python
import torch as t
loss_f = t.nn.MSELoss()
x = t.randn(100, 100)
y = t.randn(100, 100)
loss = loss_f(x, y)
print(loss)
```
这个例子中,我们创建了一个MSELoss类的对象loss_f,然后生成了两个100x100的随机张量x和y。接下来,我们使用loss_f计算了x和y之间的均方误差损失值,并将结果存储在变量loss中进行打印。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch.backward()](https://download.csdn.net/download/weixin_38505158/14034983)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch 笔记(17)— torch.nn 包中常用的损失函数(MSELoss 均方误差、L1Loss 平均绝对误差、Cross...](https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/107677629)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]