pytorch中的mse_loss

时间: 2023-12-04 22:14:35 浏览: 217
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Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

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PyTorch中的mse_loss函数是用来计算均方误差损失的。均方误差是指预测值与真实值之差的平方和的平均值。mse_loss函数的输入参数包括预测值和真实值，输出参数即为均方误差的值。mse_loss函数的数学公式为：loss(x,y) = mean((x-y)^2)。其中，x表示预测值，y表示真实值。
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mse_loss = nn.MSELoss()

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L = reconstruction_loss(y, x, reduction="sum") + kld_loss(mu, logvar, beta=0.1)中的reduction="sum"是什么意思，reconstruction_loss是nn.functional.mse_loss

在PyTorch中，reconstruction_loss使用的是nn.functional.mse_loss，即均方误差损失函数，其计算公式为： loss(x, y) = 1/n * sum((x_i - y_i)^2) 其中，x和y分别表示重构后的输出和输入，n表示样本数量。 通过...
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pytorch实现mseloss

好的，下面是使用 PyTorch 实现 MSELoss 的代码： python import torch # 生成样本数据 y_pred = torch.randn(5, 3) y_true = torch.randn(5, 3) # 计算MSE Loss mse_loss = torch.nn.MSELoss() loss = mse_...

mse = F.mse_loss(out, y, reduction='mean')

其中 F 是PyTorch框架中的函数库 torch.nn.functional ，mse_loss 是该函数库中用于计算MSE损失的函数。该函数的输入参数包括预测输出 out、真实标签 y，以及 reduction 参数，用于指定损失函数的缩减...

MSE_loss返回的是tensor.float32类型的tensor?

是的，MSE loss 返回的是一个 float32 类型的 tensor。这是因为均方误差 (MSE) 是一个连续的实值函数，其输出也是...在 PyTorch 中，使用 torch.nn.MSELoss() 计算 MSE Loss 时，输出的 tensor 类型为 float32。

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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...

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ef train(args, model, train_loader, test_loader, boardio, textio, checkpoint): #learnable_params = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) #optimizer = torch.optim.Adam(learnable_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=1e-4) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 100, 150], gamma=0.1) if checkpoint is not None: min_loss = checkpoint['min_loss'] optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer']) best_test_loss = np.inf best_test_mse_ab = np.inf best_test_rmse_ab = np.inf best_test_mae_ab = np.inf best_test_r_mse_ab = np.inf best_test_r_rmse_ab = np.inf best_test_r_mae_ab = np.inf best_test_t_mse_ab = np.inf best_test_t_rmse_ab = np.inf best_test_t_mae_ab = np.inf for epoch in range(args.epochs): train_loss, train_mse_ab, train_mae_ab, train_rotations_ab, train_translations_ab, train_rotations_ab_pred, \ train_translations_ab_pred, train_eulers_ab, = train_one_epoch(args.device, model, train_loader, optimizer) test_loss, test_mse_ab, test_mae_ab, test_rotations_ab, test_translations_ab, test_rotations_ab_pred, \ test_translations_ab_pred, test_eulers_ab = test_one_epoch(args.device, model, test_loader)设置动态学习率

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