torch.nn.MSELoss

时间: 2023-10-21 14:24:10 浏览: 115
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基于torch.nn的回归、二分类、多分类任务代码

torch.nn.MSELoss是一个PyTorch库中的类，用于计算均方误差损失函数。通过比较两个输入参数的差异并计算其平方的平均值，来衡量模型预测值和真实值之间的距离。在定义类的对象时不需要传入任何参数，但在使用实例时需要输入两个维度相同的参数进行计算。举例如下： ```python import torch as t loss_f = t.nn.MSELoss() x = t.randn(100, 100) y = t.randn(100, 100) loss = loss_f(x, y) print(loss) ``` 这个例子中，我们创建了一个MSELoss类的对象loss_f，然后生成了两个100x100的随机张量x和y。接下来，我们使用loss_f计算了x和y之间的均方误差损失值，并将结果存储在变量loss中进行打印。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [pytorch.backward()](https://download.csdn.net/download/weixin_38505158/14034983)[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: 50%"] - *2* *3* [PyTorch 笔记（17）— torch.nn 包中常用的损失函数（MSELoss 均方误差、L1Loss 平均绝对误差、Cross...](https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/107677629)[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: 50%"] [ .reference_list ]
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torch.nn.MSELoss() 是用来计算均方误差损失函数的类，它可以用于回归问题中。具体来说，对于一个真实值 y 和一个预测值 y_hat，均方误差损失函数的计算方式是： loss = (y - y_hat)**2 / n 其中 n...

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这段代码创建了一个模块，它使用平均平方误差（MSE）作为衡量模型性能的指标。MSE通常用于回归问题中，是真实值与预测值之间差距的平方的...这个模块可以用于监督学习中，可以将它的评价结果作为模型训练过程的loss。

请解释这段代码：criterion = torch.nn.MSELoss(size_average = False)

这段代码是在使用PyTorch库中的torch.nn.MSELoss类创建了一个名为criterion的对象。MSELoss代表均方误差损失函数，用于计算预测值与目标值之间的均方差。 在创建MSELoss对象时，可以传入参数size_average来指定是否...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x=torch.tensor(np.array([[i] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) y=torch.tensor(np.array([[i**2] for i in range(10)]),dtype=torch.float32) #print(x,y) x,y=(Variable(x),Variable(y))#将tensor包装一个可求导的变量 print(type(x)) net=torch.nn.Sequential( nn.Linear(1,10,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(10,20,dtype=torch.float32),#隐藏层线性输出 torch.nn.ReLU(),#激活函数 nn.Linear(20,1,dtype=torch.float32),#输出层线性输出 ) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.05)#优化器(梯度下降) loss_func=torch.nn.MSELoss()#最小均方差 #神经网络训练过程 plt.ion() plt.show()#动态学习过程展示 for t in range(2000): prediction=net(x),#把数据输入神经网络，输出预测值 loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 optimizer.zero_grad()#清空上一步的更新参数值 loss.backward()#误差反向传播，计算新的更新参数值 optimizer.step()#将计算得到的更新值赋给net.parameters()D:\Anaconda\python.exe D:\py\text.py <class 'torch.Tensor'> Traceback (most recent call last): File "D:\py\text.py", line 28, in <module> loss=loss_func(prediction,y)#计算二者误差，注意这两个数的顺序 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 536, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3281, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'size'

在这段代码中，loss_func 函数的输入是一个元组，而不是一个张量，因此无法获取其尺寸信息，导致出现错误。需要修改代码，将 prediction 从元组转换为张量，才能正确计算误差。可以将代码修改为： prediction =...

torch.nn.functional.mse_loss

torch.nn.functional.mse_loss是PyTorch中的一个函数，用于计算均方误差损失。它接受两个输入，即预测值和目标值，并返回它们之间的均方误差。这个函数通常用于回归问题中，用于评估模型的性能。

请解释这段代码：import torch # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # def gradient(x,y): def sigmoid(x): return 1/(1 + 2.71828**x) x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]]) y_data = torch.Tensor([[0.], [0.], [1.], [1.]]) class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): y_pred = sigmoid(self.linear(x)) return y_pred model = Model() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average = False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = 1) for epoch in range(1000): y_pred = model(x_data) loss = criterion(y_pred, y_data) print(epoch, loss.item()) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() hour_var = torch.Tensor([[1.0]]) print("predict 1 hours", 1.0, model(hour_var).item() > 0.5) hour_var = torch.Tensor([[7.0]]) print("predict 7 hours", 7.0, model(hour_var).item() > 0.5)

- 使用均方误差损失函数(MSELoss)作为预测值与目标值之间的损失计算方式。 - 设置size_average参数为False，表示不对损失进行平均。 7. 定义优化器(optimizer)： - 使用随机梯度下降(SGD)优化器，将模型参数和...

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(...

import torch import matplotlib.pyplot as plt x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) list1=[] list2=[] class LinearModel(torch.nn.Module): def init(self): super(LinearModel,self).init() self.linear=torch.nn.Linear(1,1) def forward(self,x): y_pred=self.linear(x) return y_pred model = LinearModel() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(100): y_pred=model(x_data) loss=criterion(y_pred,y_data) print(epoch,loss.item()) list1.append(loss.item()) list2.append(epoch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('w=',model.linear.weight.item()) print('b=',model.linear.bias.item()) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.set(title='Adagrad',ylabel='loss',xlabel='time') ax.plot(list1,list2) x_test=torch.Tensor([[4.0]]) y_test=model(x_test) print('y_pred=',y_test.data) plt.show()用这段代码解决一个实际问题

2. 定义模型：使用torch.nn.Linear(1,1)来定义一个线性回归模型，该模型将输入的一个特征映射到一个输出。 3. 定义损失函数和优化器：使用均方误差损失函数和随机梯度下降优化器，来计算损失并更新模型参数。 4. ...

import torch import matplotlib.pyplot as plt x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) list1=[] list2=[] class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel,self).__init__() self.linear=torch.nn.Linear(1,1) def forward(self,x): y_pred=self.linear(x) return y_pred model = LinearModel() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(100): y_pred=model(x_data) loss=criterion(y_pred,y_data) print(epoch,loss.item()) list1.append(loss.item()) list2.append(epoch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('w=',model.linear.weight.item()) print('b=',model.linear.bias.item()) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.set(title='Adagrad',ylabel='loss',xlabel='time') ax.plot(list1,list2) x_test=torch.Tensor([[4.0]]) y_test=model(x_test) print('y_pred=',y_test.data) plt.show()给我讲一下这个代码

然后，定义了一个继承自torch.nn.Module的线性模型LinearModel，其中包括一个线性层self.linear。forward函数用于计算模型的输出y_pred。接下来，定义了损失函数criterion和优化器optimizer。在循环中，模型进行100...

给我讲讲以下这段代码并且生成一段稿子，import torch import matplotlib.pyplot as plt x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) list1=[] list2=[] class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel,self).__init__() self.linear=torch.nn.Linear(1,1) def forward(self,x): y_pred=self.linear(x) return y_pred model = LinearModel() criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(100): y_pred=model(x_data) loss=criterion(y_pred,y_data) print(epoch,loss.item()) list1.append(loss.item()) list2.append(epoch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print('w=',model.linear.weight.item()) print('b=',model.linear.bias.item()) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) ax.set(title='Adagrad',ylabel='loss',xlabel='time') ax.plot(list1,list2) x_test=torch.Tensor([[4.0]]) y_test=model(x_test) print('y_pred=',y_test.data) plt.show()

接着，使用MSELoss函数计算模型的损失值，并将其传递给优化器SGD进行优化。在循环中，每个epoch将训练数据集传递给模型并计算损失值，然后将其存储在list1和list2中，使用optimizer.zero_grad()清除梯度并使用loss....
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