ComboLoss pytorch

时间: 2023-12-22 16:30:07 浏览: 30
ComboLoss是一种用于多任务学习的损失函数,它结合了不同任务的损失函数,并通过加权求和的方式进行综合。在PyTorch中,可以通过自定义ComboLoss类来实现。 下面是一个示例代码,展示了如何定义ComboLoss类和使用它计算损失: ```python import torch import torch.nn as nn class ComboLoss(nn.Module): def __init__(self, loss_weights): super(ComboLoss, self).__init__() self.loss_weights = loss_weights def forward(self, outputs, targets): total_loss = 0 for i, loss_func in enumerate(self.loss_weights.keys()): loss_weight = self.loss_weights[loss_func] loss = loss_weight * loss_func(outputs[i], targets[i]) total_loss += loss return total_loss # 定义损失函数权重 loss_weights = { nn.CrossEntropyLoss(): 1.0, nn.MSELoss(): 0.5 } # 创建ComboLoss实例 combo_loss = ComboLoss(loss_weights) # 假设有两个任务的输出和目标 outputs = [torch.randn(10, 5), torch.randn(10, 3)] targets = [torch.randint(5, (10,)), torch.randn(10, 3)] # 计算损失 loss = combo_loss(outputs, targets) print("Combo Loss:", loss.item()) ``` 在上面的代码中,我们首先定义了一个ComboLoss类,它接受一个字典loss_weights作为参数,其中键是损失函数,值是对应的权重。在forward方法中,我们遍历loss_weights字典,计算每个任务的损失,并根据权重进行加权求和。 然后,我们创建了一个ComboLoss实例combo_loss,并传入了损失函数权重。接下来,我们假设有两个任务的输出和目标,分别用outputs和targets表示。最后,我们调用combo_loss计算损失,并打印结果。

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