nn.L2loss和nn.MSELoss

时间: 2023-11-06 07:20:27 浏览: 234
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Python实现的NN神经网络算法完整示例

nn.L2loss和nn.MSELoss是用于计算平方误差损失的两个PyTorch中的类。它们的作用是根据给定的目标值和预测值计算平方误差。nn.L2loss和nn.MSELoss的功能相同，都是计算L2损失或均方误差(MSE)损失。根据PyTorch官方文档的说明，它们可以使用相同的方式来计算损失。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [PyTorch学习笔记：nn.MSELoss——MSE损失](https://blog.csdn.net/qq_50001789/article/details/128973856)[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%"] - *3* [torch.nn.MSELoss用法](https://blog.csdn.net/qq_36201400/article/details/111473847)[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 ]
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loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss正则化代码

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 准备数据 X = torch.randn(100, input_size) y = torch.randint(0, output_size, (100,)) # 训练模型 for epoch in range(epochs): # 前向传播和计算损失 logits = model(X) ...

请问如何使模型中的测试集loss收敛：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

3. 正则化方法：可以尝试使用L1、L2正则化等方法，减小模型复杂度，避免过拟合。 4. 数据增强：可以对训练集进行数据增强，提高模型抗噪能力，从而降低测试集loss。 5. 模型结构调整：可以尝试增加或减少网络层数...

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# 创建文件夹 sample_dir = 'AutoEncoder' if not os.path.exists(sample_dir): os.makedirs(sample_dir) model = AutoEncoder().to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr= learning_rate, weight_decay=1e-5) Train_Loss = [] # 训练编码-解码的性能，损失即与原图像求均方误差 for epoch in range(num_epochs): model.train() for img, _ in dataloader: img = Variable(img).to(device) output = model(img) loss = criterion(output, img) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() Train_Loss.append(loss.item()) #如果是标量则直接用.item()提取出来，存放的位置在CPU print('epoch [{}/{}], loss:{:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) save_image(output, os.path.join(sample_dir, 'sampled-{}.png'.format(epoch+1))) torch.save(model.state_dict(), './conv_autoencoder.pth')

1.创建一个名为 AutoEncoder 的类，该类继承自 nn.Module，其中定义了编码器和解码器部分的网络结构。 2.定义损失函数为均方误差（MSE）损失。 3.定义优化器为 Adam 优化器，学习率为 learning_rate，L2 正则化...

def train(num_ue, F): replay_buffer = ReplayBuffer(capacity=1000) env = env = Enviroment(W=5, num_ue=num_ue, F=F, bn=np.random.uniform(300, 500, size=num_ue), dn=np.random.uniform(900, 1100, size=num_ue), dist=np.random.uniform(size=num_ue) * 200, f=1, iw=0, ie=0.3, it=0.7,pn=500, pi=100,tn = np.random.uniform(0.8, 1.2, size=num_ue), wn = np.random.randint(0, 2, size=num_ue)) net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(512, activation='relu'), nn.Dense(num_ue * 3 + num_ue * (F + 1))) net.initialize(init.Normal(sigma=0.001)) trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.01}) batch_size = 64 loss_fn = gluon.loss.L2Loss() state, _, _, = env.get_Init_state() best_state = state[0] print(best_state) for idx in range(100000):#训练 action_ra, action_rf = net_action(net(nd.array(state.reshape((1, -1)))).asnumpy()) next_state, reward, done = env.step(action_ra, action_rf) if done: next_state, ra, rf, = env.get_Init_state() _, reward, _ = env.step(ra, rf) best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (ra, rf), reward, next_state, False) state, _, _, = env.get_Init_state() else: best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (action_ra, action_rf), reward, next_state, done) state = next_state if len(replay_buffer) > 100: with autograd.record(): loss = compute_td_loss2(batch_size=batch_size, net=net, loss_fn=loss_fn, replay_buffer=replay_buffer) loss.backward() trainer.step(batch_size, ignore_stale_grad=True) print(best_state)

这段代码是一个训练函数，用于训练一个神经网络模型。...请注意，这段代码中使用了一些自定义的函数和类，例如ReplayBuffer和Enviroment。你可能需要查看这些函数和类的实现代码来理解完整的训练过程。

# 设置输入层节点数、隐层节点数 in_nodes=784 h1_nodes=100 h2_nodes=100 h3_nodes=50 # 定义输入、输出、prob的placeholder x=tf.placeholder(tf.float32,[None,in_nodes]) y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) prob=tf.placeholder(tf.float32) # 设置第一隐层 w1=weight(in_nodes, h1_nodes, 0.1, 0.005) b1=tf.Variable(tf.zeros([h1_nodes])) h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1) # 设置第二隐层 w2=weight(h1_nodes, h2_nodes, 0.1, 0.0) b2=tf.Variable(tf.zeros([h2_nodes])) h2=tf.nn.relu(tf.matmul(h1,w2)+b2) h2_drop=tf.nn.dropout(h2, prob) # 设置第三隐层 w3=weight(h2_nodes, h3_nodes, 0.1, 0.0) b3=tf.Variable(tf.zeros([h3_nodes])) h3=tf.nn.relu(tf.matmul(h2_drop,w3)+b3) h3_drop=tf.nn.dropout(h3, prob) # 设置softmax输出层 w4=weight(h3_nodes, 10, 0.1, 0.0) b4=tf.Variable(tf.zeros([10])) y=tf.nn.softmax(tf.matmul(h3_drop,w4)+b4)

weight_decay = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wd, name='weight_loss') tf.add_to_collection('losses', weight_decay) return var class MyModel(tf.keras.Model): def __init__(self, in_nodes=784, h1_...

我想使得两个形如(batch_size=2,seq_len=128,d_model=768)的张量尽量一致，使用nn.CosineEmbeddingLoss计算loss，我该怎么做？

这里采用L2范数进行归一化是因为nn.CosineEmbeddingLoss要求输入张量必须是单位向量。然后，我们将输入张量分别输入到这个模型中得到它们的嵌入表示，最后使用nn.CosineEmbeddingLoss计算相似度损失。 需要注意...

使用criterion = nn.SmoothL1Loss(reduction='mean')时，loss = criterion(out_train, img_train) / (imgn_train.size()[0] * 2)要变吗

对于nn.SmoothL1Loss，你需要将输出和目标（即out_train和img_train）作为输入，并且损失是一个标量。因此，如果你想要得到每个样本的平均损失，你需要将损失除以批次大小和2（因为平滑的L1损失中有一个额外的...

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nn.utils.clip_grad_norm_ is a function in PyTorch used to clip the norm of the gradients of a model's parameters to a specified maximum value. The syntax is as follows: python nn.utils.clip_grad...

用torch.nn实现L2正则化

在上面的代码中，我们定义了一个简单的全连接神经网络模型，并使用nn.MSELoss作为损失函数。在优化器中，我们通过设置weight_decay参数为0.01来添加L2正则化。然后，在训练循环中，我们使用optimizer.step()来更新...

pytorch L2loss

criterion = nn.MSELoss() # 初始化L2 Loss函数 # 计算L2 Loss loss = criterion(output, target) 其中，output是模型的预测值，target是目标值。计算出的L2 Loss可以用于计算梯度和更新模型参数。

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