def sum_loss(loss_fn): def loss(prediction, target): if type(prediction) is list: losses = torch.stack([loss_fn(p, t) for p, t in zip(prediction, target)]) return torch.sum(losses) else: return loss_fn(prediction, target) return loss是什么意思
时间: 2024-04-19 16:25:03 浏览: 7
这段代码定义了一个名为 `sum_loss` 的函数,该函数用于将多个损失函数进行求和。
具体的实现如下:
1. 接收一个参数 `loss_fn`,表示要进行求和的损失函数。
2. 定义一个内部函数 `loss`,接收两个参数 `prediction` 和 `target`,分别表示模型的预测值和真实标签。
3. 如果 `prediction` 是一个列表,说明有多个预测值和真实标签,需要对每对预测值和真实标签应用损失函数,并使用 `torch.stack()` 将结果堆叠为张量。
4. 如果 `prediction` 不是列表,说明只有单个预测值和真实标签,直接应用损失函数。
5. 返回求和后的损失值,使用 `torch.sum()` 对损失张量进行求和。
6. 返回内部函数 `loss`。
总结来说,这个函数用于将多个损失函数进行求和。如果输入的预测值和真实标签是列表形式,会对每对预测值和真实标签应用损失函数,并将结果求和返回。如果只有单个预测值和真实标签,则直接应用损失函数并返回结果。
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def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) model.train() LossList = [] for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() # Compute prediction error pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) # Backpropagation optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 50 == 0: loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") LossList.append(loss) return Losslist def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) model.eval() LossList = [] AccList = [] test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: X, y = X.to(device), y.to(device) y=y.long() pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size LossList.append(test_loss) AccList.append(correct) print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") return LossList,acclist报错显示lostlist未定义
在这段代码中,`losslist` 和 `acclist` 都没有被定义。你需要在函数内部定义这两个变量,或者在函数调用前将它们定义并且传入函数。例如,你可以在函数内部这样定义它们:
```
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
size = len(dataloader.dataset)
model.train()
losslist = [] # 在这里定义 losslist
for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
X, y = X.to(device), y.to(device)
y = y.long()
# Compute prediction error
pred = model(X)
loss = loss_fn(pred, y)
# Backpropagation
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if batch % 50 == 0:
loss, current = loss.item(), (batch + 1) * len(X)
print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]")
losslist.append(loss) # 将 loss 添加到 losslist 中
return losslist
def test(dataloader, model, loss_fn):
size = len(dataloader.dataset)
num_batches = len(dataloader)
model.eval()
losslist = [] # 在这里定义 losslist
acclist = [] # 在这里定义 acclist
test_loss, correct = 0, 0
with torch.no_grad():
for X, y in dataloader:
X, y = X.to(device), y.to(device)
y = y.long()
pred = model(X)
test_loss += loss_fn(pred, y).item()
correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
test_loss /= num_batches
correct /= size
losslist.append(test_loss) # 将 test_loss 添加到 losslist 中
acclist.append(correct) # 将 correct 添加到 acclist 中
print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")
return losslist, acclist
```
loss = loss_func(prediction, label_) NameError: name 'loss_func' is not defined
这个错误提示是因为你在代码中使用了一个名为 `loss_func` 的函数,但是该函数在当前作用域中没有定义。通常情况下,你需要在代码中先定义一个损失函数,比如交叉熵损失函数或均方误差损失函数,然后再将其作为参数传递给模型训练过程中的 `loss` 参数。
下面是一个简单的示例,展示了如何定义一个交叉熵损失函数,然后将其作为参数传递给模型的 `compile` 方法中:
```python
import tensorflow as tf
# 定义交叉熵损失函数
def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true, logits=y_pred)
return tf.reduce_mean(loss)
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,), activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型,指定损失函数
model.compile(optimizer='adam', loss=cross_entropy_loss, metrics=['accuracy'])
```
这样,当你在训练模型时,就可以直接使用 `model.fit()` 方法,并将标签和预测结果作为参数传递进去。模型会自动计算损失函数,并根据优化器的设置来更新模型参数。