mse_loss python

时间: 2023-10-15 20:04:41 浏览: 188
MSE loss是指均方误差损失函数，用于衡量预测值与真实值之间的差异程度。在Python中，可以使用以下代码实现MSE loss函数： def MSE(y, t): return 0.5 * np.sum((y - t)**2) 其中，y表示预测值，t表示真实值。该函数计算了预测值和真实值之间的差异的平方，然后取平均得到最终的损失值。这个损失函数在机器学习中常用于回归问题的模型训练中，目标是使得预测值尽可能接近真实值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [经典损失函数——均方误差(MSE)和交叉熵误差(CEE)的python实现](https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/92804033)[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: 100%"] [ .reference_list ]
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mse_loss = nn.MSELoss()

这是 PyTorch 中的一个函数，用来计算...mse_loss = nn.MSELoss() loss = mse_loss(pred, target) print(loss.item()) # 输出 1.0 这里的预测值是 [2.0, 3.0, 4.0]，真实值是 [1.0, 2.0, 3.0]，损失为 1.0。

nn.functional.mse_loss

nn.functional.mse_loss 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算均方误差损失（Mean Squared Error Loss）。它的作用是衡量模型输出与目标值之间的差异。 该函数的使用方式如下： python mse_loss(input, target, ...

from utils import sigmoid,d_sigmoid,d_mse_loss什么意思

utils是一个自定义的Python模块，其中包含了一些函数和工具类。 sigmoid函数是一种常用的激活函数，用于将输入值映射到0到1之间的概率值。其公式为： $$sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$$ d_sigmoid函数是...

torch.nn.functional.mse_loss 的代码

以下是 torch.nn.functional.mse_loss 的代码实现： python def mse_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean'): if not (target.size() == input.size()): warnings.warn(...

C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\python.exe D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py Pipeline Start Current Time = 07.24.23_12:19:44 Using GPU 1/r2 [dB]: tensor(30.) 1/q2 [dB]: tensor(30.) Start Data Gen Data Load data_lor_v0_rq3030_T20.pt no chopping trainset size: torch.Size([1000, 3, 20]) cvset size: torch.Size([100, 3, 20]) testset size: torch.Size([200, 3, 20]) Evaluate EKF full Extended Kalman Filter - MSE LOSS: tensor(-26.4659) [dB] Extended Kalman Filter - STD: tensor(1.6740) [dB] Inference Time: 37.115127086639404 KalmanNet start Number of trainable parameters for KNet: 19938 Composition Loss: True Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT_NLobs.py", line 146, in <module> [MSE_cv_linear_epoch, MSE_cv_dB_epoch, MSE_train_linear_epoch, MSE_train_dB_epoch] = KalmanNet_Pipeline.NNTrain(sys_model, cv_input, cv_target, train_input, train_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 150, in NNTrain MSE_trainbatch_linear_LOSS = self.alpha * self.loss_fn(x_out_training_batch, train_target_batch)+(1-self.alpha)*self.loss_fn(y_hat, y_training_batch) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 520, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3112, in mse_loss return torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction)) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

python x_out_training_batch = x_out_training_batch.to(device) train_target_batch = train_target_batch.to(device) y_training_batch = y_training_batch.to(device) 在这个示例中，我们假设 device ...

TypeError: mse_loss() missing 2 required positional arguments: 'input' and 'target'

mse_loss = nn.MSELoss() # 计算 MSE loss loss = mse_loss(input_tensor, target_tensor) print(loss) 在上面的示例中，我们首先创建了一个随机的 3x4 输入张量和一个随机的 3x4 目标张量。然后，我们定义了...

def mcp_loss(y_true, y_pred): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ batch_size=64 num_timesteps=6 delta_p = tf.random.uniform(shape=(batch_size, num_timesteps, 15), minval=0, maxval=1) p = inputs[:, :, -15:] # 取原始输入数据的最后15列作为 p p_new = p + delta_p newinputs = tf.concat([inputs[:, :, 0:1], p_new], axis=-1) y_pred_ = model(newinputs) y_true_ = model(inputs) return tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true_, y_pred_) def combined_loss(y_true, y_pred): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ alpha = 0.5 # 可以根据需要进行调整 mse_loss = mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss_val = mcp_loss(y_true, y_pred) return alpha * mse_loss + (1 - alpha) * mcp_loss_val将以上代码修改为kera能识别的代码

下面是修改后的代码： python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.losses import mean_squared_error def mcp_loss(y_true, y_pred): ... return alpha * mse_loss + (1 - alpha) * mcp_loss_val

def mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model): """ 计算单调性约束损失函数在所有样本和时刻上的平均值 """ p = y_pred[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的输入 p f = y_true[:, :, 0] # 取出所有样本和时间步的标签 f p_new = tf.expand_dims(p + delta_p, axis=-1) # 计算新的输入 p_new f_new = model(p_new)[:, :, 0] # 预测 f_new delta_f = f - f_new relu = tf.nn.relu(delta_f) return tf.reduce_mean(tf.square(relu)) def combined_loss(y_true, y_pred, delta_p, model, alpha=0.5): """ 组合MSE损失函数和单调性约束损失函数的新损失函数 """ mse_loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(y_true, y_pred) mcp_loss1 = mcp_loss(y_true, y_pred, delta_p, model) return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss1模型的输入是1个水文站流量和15个雨量站雨量，输出是一个水文站流量，给每个雨量站雨量输入一个微小的扰动（0~1之间），输出新的预测流量，p和f分别代表雨量和流量，结合这段描述对代码进行修改

return alpha * mse_loss + (1-alpha) * mcp_loss1 # 假设输入的雨量站数量为15，修改模型的输入层 input_p = tf.keras.Input(shape=(None, 15), name='input_p') input_f = tf.keras.Input(shape=(None, 1), name...

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 76, in <module> loss = criterion(outputs, labels)# 调用损失函数、优化函数 File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 530, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/functional.py", line 3269, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'

这个错误是因为你的target是一个list对象，但是在使用mse_loss时，它需要是一个tensor对象。所以你需要将target转换为tensor对象。 您可以使用torch.tensor()函数将list转换为tensor，像这样： target...

给你提供了完整代码，但在运行以下代码时出现上述错误，该如何解决？Batch_size = 9 DataSet = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train)*0.8) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(DataSet, [train_size, test_size]) TrainDataloader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) TestDataloader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=Batch_size, shuffle=False, drop_last=True) model = Transformer(n_encoder_inputs=3, n_decoder_inputs=3, Sequence_length=1).to(device) epochs = 10 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) criterion = torch.nn.MSELoss().to(device) val_loss = [] train_loss = [] best_best_loss = 10000000 for epoch in tqdm(range(epochs)): train_epoch_loss = [] for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): inputs = torch.tensor(inputs).to(device) targets = torch.tensor(targets).to(device) inputs = inputs.float() targets = targets.float() tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) loss = criterion(outputs.float(), targets.float()) print("loss", loss) loss.backward() optimizer.step() train_epoch_loss.append(loss.item()) train_loss.append(np.mean(train_epoch_loss)) val_epoch_loss = _test() val_loss.append(val_epoch_loss) print("epoch:", epoch, "train_epoch_loss:", train_epoch_loss, "val_epoch_loss:", val_epoch_loss) if val_epoch_loss < best_best_loss: best_best_loss = val_epoch_loss best_model = model print("best_best_loss ---------------------------", best_best_loss) torch.save(best_model.state_dict(), 'best_Transformer_trainModel.pth')

python for index, (inputs, targets) in enumerate(TrainDataloader): # ... tgt_in = torch.rand((Batch_size, 1, 3)) outputs = model(inputs, tgt_in) # ... 你在每次循环中都使用 torch.rand ...

UserWarning: Using a target size (torch.Size([128, 1])) that is different to the input size (torch.Size([128, 10, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个警告通常是因为你在使用 PyTorch 中的 mse_loss() 函数时，输入张量和目标张量的形状不匹配。具体来说，警告信息中说目标张量的大小为 [128, 1]，而输入张量的大小为 [128, 10, 1]，这意味着它们在某些...

C:\Users\Administrator\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([32])) that is different to the input size (torch.Size([32, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个警告提示是因为你使用了不同形状的张量计算了均方误差损失（MSE loss）。一般来说，如果 input 和 target 张量的形状不同，PyTorch 会自动使用广播（broadcasting）机制来进行计算，但是这可能会导致你得到...

使用python建立一个模型：（数据分为训练集、验证集、测试集）自编码器编码细胞系基因表达数据，获得ae_loss，再加入一个针对基因调控网络的三元组损失triplets_loss，优化ae_loss+triplets_loss，获得自编码器编码的细胞系新表达

autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') triplets_input = Input(shape=(3*encoding_dim,)) autoencoder_triplets = Model(inputs=autoencoder.input, outputs=concatenate([autoencoder.output, ...

(pytorch) sdy@swai:~/hw/pop2/CNN$ /home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py:520: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 384, 320])) that is different to the input size (torch.Size([384, 320])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个警告信息表明你正在使用 PyTorch 中的均方误差损失函数 F.mse_loss，但输入和目标的大小不一致。这可能导致广播（broadcasting）操作，从而产生不正确的结果。建议确保输入和目标具有相同的大小。 根据警告...
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这种差距通常用ε-间隔（ε-insensitive loss function）来衡量，这是SVR区别于其他回归方法的一个关键特征。 在Python中，我们可以使用Scikit-learn库的sklearn.svm.SVR类来创建并训练SVR模型。这个类提供了多种...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x_data = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] y_data = [2.0, 4.0, 6.0, 8.0] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') def forward(x): return x * w + b def loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y) * (y_pred - y) b_list = [] w_list = [] mse_list = [] for w in np.arange(0.0, 4.1, 0.1): loss_sum = 0 for b in np.arange(-2, 2, 0.1): print(f"w={w}, b={b}") for x_val, y_val in zip(x_data, y_data): y_pred_val = forward(x_val) loss_val = loss(x_val, y_val) loss_sum = loss_sum + loss_val print('/t', x_val, y_val, y_pred_val, loss_val) print('mse=', loss_sum/3) w_list.append(w) b_list.append(b) mse_list.append(loss_sum/3) ax.plot_surface(w_list, b_list, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss")哪里错了怎么改

mse_list[j, i] = loss_sum/len(x_data) ax.plot_surface(W, B, mse_list) ax.set_xlabel("w") ax.set_ylabel("b") ax.set_zlabel("Loss") plt.show() 这个代码会绘制出一个3D图形，其中的x轴表示w，y...

#LSTM #from tqdm import tqdm import os os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128" import time #GRUmodel=GRU(feature_size,hidden_size,num_layers,output_size) #GRUmodel=GRUAttention(7,5,1,2).to(device) model=lstm(7,20,2,1).to(device) model.load_state_dict(torch.load("LSTMmodel1.pth",map_location=device))#pytorch 导入模型lstm(7,20,4,1).to(device) loss_function=nn.MSELoss() lr=[] start=time.time() start0 = time.time() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.5) scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min',factor=0.5,patience=50,cooldown=60,min_lr=0,verbose=False) #模型训练 trainloss=[] epochs=2000 best_loss=1e10 for epoch in range(epochs): model.train() running_loss=0 lr.append(optimizer.param_groups[0]["lr"]) #train_bar=tqdm(train_loader)#形成进度条 for i,data in enumerate(train_loader): x,y=data optimizer.zero_grad() y_train_pred=model(x) loss=loss_function(y_train_pred,y.reshape(-1,1)) loss.backward() optimizer.step() running_loss+=loss.item() trainloss.append(running_loss/len(train_loader)) scheduler.step(trainloss[-1]) #模型验证 model.eval() validation_loss=0 validationloss=[] with torch.no_grad(): #validation_bar=tqdm(validation_loader) for j,data in enumerate(validation_loader): x_validation,y_validation=data y_validation_pred=model(x_validation) validationrunloss=loss_function(y_validation_pred,y_validation.reshape(-1,1)) validation_loss+=validationrunloss #validation_bar.desc="loss:{:.4f}".format(validation_loss/len(validation_loader)) validation_loss=validation_loss/len(validation_loader) validationloss.append(validation_loss) end=time.time() print("learningrate:%.5f,epoch:[%5d/%5d]time:%.2fs, train_loss:%.5f,validation_loss:%.6f" % (lr[-1],epoch, epochs, (end - start),trainloss[-1],validationloss[-1])) start = time.time() if validationloss[-1]<best_loss: best_loss=validationloss[-1] torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") #torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel.pth") end0 = time.time() print("the total training time is :%.2fmin" % ((end0 - start0) / 60)) 报错：Expected state_dict to be dict-like, got <class 'method'>.

python torch.save(model.state_dict(), "LSTMmodel1.pth") 请注意括号的位置，确保调用了 state_dict() 方法并将其结果传递给 torch.save() 函数。这样可以确保正确地保存了模型的状态字典。 请尝试...

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标题中提到的“standard.jar.zip”表明我们正在讨论一个压缩过的Java归档文件，即ZIP格式的压缩包，它包含了名为“standard.jar”的Java归档文件。在Java开发环境中，JAR（Java归档）文件是一种打包多个文件到一个压缩文件的方法，通常用于分发和部署Java类文件、元数据和资源文件（如文本、图片等）。 描述中的代码片段使用了JSP（JavaServer Pages）标签库定义的方式，引入了JSTL（JavaServer Pages Standard Tag Library）的核心标签库。JSTL是一个用于JSP的标签库，它提供了实现Web应用逻辑的自定义标签，而不再需要在JSP页面中编写Java代码。这段代码使用了JSTL标签库的前缀声明：“<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %>”，这意味着在当前的JSP页面中，所有带有“c:”前缀的标签都将被视为JSTL核心库中的标签。 标签“java引入”可能是指向JSTL标签库的引入。这在JSP页面中是必要的，因为引入了JSTL标签库之后，才能在页面中使用JSTL标签进行循环、条件判断、国际化等操作，这些操作通常在JSP页面中用于替代Java脚本片段。 文件名称列表中只有一个“standard.jar”，这是在ZIP压缩包中实际包含的JAR文件。JAR文件在Java开发中经常被用作将多个Java类和资源打包成单个归档文件，从而简化部署和分发。JAR文件通常包含一个清单文件（manifest.mf），其中可以定义主类、版本信息、所需库等。清单文件位于META-INF目录下，而“standard.jar”中的内容可能包括编译后的.class文件、图片、文本文件等。 Java引入这一概念，除了字面意义上的JSTL标签库引入外，还可以泛指在Java项目中引入各种依赖库的操作。在开发Java项目时，开发者通常需要使用第三方库来扩展Java的功能，比如日志记录、数据库连接、网络通信等。这些库通常被打包成JAR文件，并可通过多种方式（如Maven、Gradle、直接添加JAR到项目路径）被引入项目中。 总结来说，本文涉及的关键知识点包括了Java开发中JAR文件的使用、ZIP压缩包的应用、JSP页面的标签库引入和JSTL标签库的基本介绍。这些知识点是构建和维护Java Web应用不可或缺的基础组成部分。理解这些知识点，对于进行有效的Java开发工作是十分必要的。
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Python环境监控动态配置：随需应变的维护艺术

# 1. Python环境监控的必要性与挑战 ## 环境监控的重要性 Python环境监控对于IT运营和开发团队来说至关重要。有效的监控能够确保环境稳定运行，预防潜在的服务中断，并为性能优化提供数据支持。在Python项目中，监控可以跟踪代码执行效率，资源消耗，以及潜在的安全漏洞
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怎么在APPDesigner中调用外部函数文件

### 调用外部 `.m` 文件中的函数 在 MATLAB App Designer 中调用外部 `.m` 文件中的函数可以通过多种方式实现。一种常见的方式是利用 `run` 或者直接通过函数句柄来执行这些外部定义的功能。 对于简单的脚本型 `.m` 文件，可以直接采用如下方法： ```matlab % 假设有一个名为 myScript.m 的文件位于当前路径下 run('myScript'); ``` 这种方式适用于不需要输入参数也不返回任何输出的简单脚本[^1]。 然而，更推荐的做法是在外部 `.m` 文件中定义函数，并在 App Designer 应用程序内创建相应的回调函数或