weight.reduction与reduction的区别
时间: 2024-06-15 07:07:03 浏览: 136
在PyTorch中,`weight.reduction和`reduction`都是用于指损失函数或者某些操作的降维方式的参数。
`weight.reduction`是用于指定权重的降维方式。在某些损失函数中,可以为每个样本指定一个权重,用于调整其对总体损失的贡献。`weight.reduction`参数可以设置为以下几种选项:
- `'none'`:不进行降维,保留每个样本的权重。
- `'mean'`:对权重进行平均,得到一个标量值作为总体损失的权重。
- `'sum'`:对权重进行求和,得到一个标量值作为总体损失的权重。
`reduction`是用于指定损失函数或者某些操作的输出降维方式。它可以设置为以下几种选项:
- `'none'`:不进行降维,保留每个样本的输出。
- `'mean'`:对输出进行平均,得到一个标量值作为总体输出。
- `'sum'`:对输出进行求和,得到一个标量值作为总体输出。
总结一下,`weight.reduction`用于指定权重的降维方式,而`reduction`用于指定输出的降维方式。
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Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 59, in <module> loss = criterion(z.view(-1).to(torch.float32), g.ndata['node_features'].view(-1)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3098, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: Found dtype Double but expected Float
这个错误是因为你的输入数据的数据类型是 `Double`,而 `binary_cross_entropy` 函数的输入数据类型要求是 `Float`。可以将输入数据的数据类型转换为 `Float` 即可,可以使用 `to()` 方法进行转换。例如,将 `z` 和 `g.ndata['node_features']` 的数据类型都转换为 `Float`,代码如下所示:
```python
z = z.to(torch.float32)
node_features = g.ndata['node_features'].to(torch.float32)
loss = criterion(z.view(-1), node_features.view(-1))
```
这样就可以解决这个错误了。需要注意的是,在进行数据类型转换时,要根据具体的数据类型进行转换,避免出现数据类型不匹配的错误。
return F.binary_cross_entropy_with_logits( input, target, weight, reduction='sum')解释一下这行代码
这行代码是 PyTorch 中计算二分类交叉熵损失函数的函数调用,具体解释如下:
- F.binary_cross_entropy_with_logits:这是二分类交叉熵损失函数的函数名。
- input:模型输出的原始值,也称为 logits。
- target:真实标签,是一个二元的标签值。取值为 0 或 1。
- weight:每个样本的权重。可以用来调整不同样本的重要性。
- reduction:指定损失的计算方式。采用 'sum' 表示对所有样本损失进行求和。
该函数的作用是计算模型输出的原始值和真实标签之间的二分类交叉熵损失。该函数的输入参数中,模型输出的原始值需要经过 sigmoid 函数转换为概率值后再进行计算。