loss = criterion(out_train, img_train) / (imgn_train.size()[0] * 2)怎么换位自定义的L0optimizer函数

如果你想用自定义的 L0optimizer 函数代替 criterion 函数，可以将代码改为以下形式：

optimizer.zero_grad()
out_train = model(imgn_train)
loss = L0optimizer(out_train, imgn_train)
loss.backward()
optimizer.step()

其中，`L0optimizer` 为自定义的损失函数，`out_train` 为模型的输出，`imgn_train` 为训练数据。在这段代码中，`L0optimizer` 函数的返回值就是损失值，不需要再除以 `(imgn_train.size()[0] * 2)`。另外，这里使用 `optimizer.zero_grad()` 来清空梯度，`loss.backward()` 来计算梯度，`optimizer.step()` 来更新模型参数。

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loss = criterion(out_train, img_train) / (imgn_train.size()[0] * 2)

这段代码中，criterion是一个损失函数，out_train是网络的输出，img_train是训练数据的标签，imgn_train.size()[0]是训练数据的数量。这段代码的作用是计算训练数据的平均损失。其中除以了(imgn_train.size()[0] * 2)，是因为该代码可能使用了L2正则化，导致损失函数值偏大，需要进行归一化处理。

loss = criterion(out_train, img_train) / (imgn_train.size()[0] * 2)怎么改为使用L0optimizer损失函数

要使用 L0optimizer 损失函数，需要先将原始的损失函数替换为 L0optimizer 的损失函数。L0optimizer 的损失函数可以通过以下代码定义：

import torch.nn as nn
from L0Optimizer import L0Loss

l0_loss = L0Loss()
criterion = nn.MSELoss(reduction='none')

然后，在计算损失时，可以使用 L0optimizer 的损失函数，代码如下：

loss = l0_loss(criterion(out_train, img_train)) / (imgn_train.size()[0] * 2)

这里的 `criterion(out_train, img_train)` 表示计算原始的 MSE 损失函数，然后使用 L0optimizer 的损失函数对其进行调整。最终的损失值需要除以样本数量和 2，以得到平均损失。