loss 设置 torch.mean 跟 torch.sum的区别
时间: 2023-11-20 18:23:02 浏览: 28
torch.mean 是求张量的平均值,而 torch.sum 是求张量的总和。具体来说, torch.mean 返回张量所有元素的平均值,而 torch.sum 返回张量所有元素的总和。例如,对于一个形状为 (3, 4) 的张量,torch.mean 返回一个标量,而 torch.sum 返回一个形状为 (1,) 的张量。在一些情况下,两者可能会得到相同的结果,比如一个张量所有元素相等时。但在大多数情况下,它们会有不同的结果,具体取决于张量的形状和数值。
相关问题
模型loss 设置 torch.mean 跟 torch.sum的区别
torch.mean和torch.sum都是PyTorch中常用的函数,它们的作用是对张量进行求和或求平均。在模型中,常常使用这些函数来计算损失值。
torch.mean计算的是张量中所有元素的平均值,而torch.sum计算的是所有元素的和。
在模型中,通常使用torch.mean来计算平均损失值,因为平均损失值更具有可解释性,而且可以用来比较不同模型的性能。另一方面,torch.sum可以用于计算总损失值,但它不太具有可解释性,因为它取决于数据集的大小。
总之,torch.mean和torch.sum的区别在于它们计算的是平均值还是总和。在模型中,通常使用torch.mean来计算平均损失值。
解释rmse = torch.sqrt(loss(torch.log(clipped_preds), torch.log(labels)))
这段代码计算的是均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE),其中`clipped_preds`是预测值,`labels`是真实值。RMSE是用来衡量预测值与真实值之间差异的标准指标,公式为:
$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2}$
其中,$n$表示样本数量,$y_i$表示第$i$个样本的真实值,$\hat{y_i}$表示第$i$个样本的预测值。
在这段代码中,首先使用`torch.log`函数对`clipped_preds`和`labels`进行取对数操作,然后计算两者之间的差异,即$\log(\hat{y_i}) - \log(y_i)$,最后使用`torch.sqrt`函数计算该差异值的均方根,即RMSE。这么做的目的是因为数据集中的标签往往是正整数,而模型的预测值可能是连续的实数,取对数可以将预测值的范围缩小到与标签相近的范围,更容易进行比较和评估。
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