pytorch代码实现两个损失函数加权和

可以使用如下的代码实现两个损失函数加权和：

import torch

# 定义两个损失函数
loss1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss2 = torch.nn.MSELoss()

# 定义损失函数的权重
weight1 = 0.7
weight2 = 0.3

# 计算加权损失函数
def weighted_loss(loss1, loss2, weight1, weight2, output, target):
    loss = weight1 * loss1(output, target) + weight2 * loss2(output, target)
    return loss

# 使用示例
output = torch.randn(10, 2)
target = torch.randint(2, size=(10,))
loss = weighted_loss(loss1, loss2, weight1, weight2, output, target)
print(loss.item())

该代码实现了使用两个损失函数的加权和来计算总体损失函数，其中`weight1`和`weight2`为两个损失函数的权重。可以根据需求修改权重的值来平衡两个损失函数对总体损失的影响。

相关问题

wbce损失函数pytorch实现

以下是一个简单的 PyTorch 实现 WBCE 损失函数的示例代码：

import torch

def weighted_binary_cross_entropy(output, target, weights=None):
    if weights is not None:
        assert len(weights) == 2

    loss = F.binary_cross_entropy(output, target, reduction='none')

    if weights is not None:
        assert (weights >= 0).all()
        assert weights[0] + weights[1] > 0
        loss = weights[1] * target * loss + weights[0] * (1 - target) * loss
    else:
        loss = torch.mean(loss)

    return loss

其中，`output` 是模型的输出，`target` 是目标值。`weights` 是权重，是一个长度为 2 的列表，包含两个元素，分别是负样本和正样本的权重。

该函数首先使用 PyTorch 自带的二分类交叉熵函数 `F.binary_cross_entropy` 计算二分类交叉熵损失，然后根据权重对损失进行加权。如果没有传入权重，则对所有样本的损失取平均值。最后返回计算得到的损失。

Focal 损失函数代码如下：def focal_loss(input_values, gamma): """Computes the focal loss""" p = torch.exp(-input_values) loss = (1 - p) ** gamma * input_values return loss.mean() class FocalLoss(nn.Module): def init(self, weight=None, gamma=0.): super(FocalLoss, self).init() assert gamma >= 0 self.gamma = gamma self.weight = weight def forward(self, input, target): return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) LDAM损失函数代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) Large Margin aware Focal (LMF) 损失函数是 Focal 损失函数和 LDAM损失函数加权的线性组合，帮我用pytorch代码实现LMF损失函数并在模型中使用

LMF损失函数的代码如下：

class LMF_Loss(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, gamma=2.0, alpha=0.25):
        super(LMF_Loss, self).__init__()
        self.focal_loss = FocalLoss(weight=weight, gamma=gamma)
        self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, s=s)
        self.alpha = alpha

    def forward(self, x, target):
        focal_loss = self.focal_loss(x, target)
        ldam_loss = self.ldam_loss(x, target)
        output = self.alpha * ldam_loss + (1 - self.alpha) * focal_loss
        return output

在模型中使用时，可以将LMF_Loss作为损失函数进行指定。

例如，如果你的模型是一个分类模型，可以这样定义：

model = MyModel()
criterion = LMF_Loss(cls_num_list=[class0_num, class1_num, class2_num], max_m=0.5, weight=class_weights, s=30, gamma=2.0, alpha=0.25)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(num_epochs):
    # Forward pass
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # Backward and optimize
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

其中，`cls_num_list`是一个列表，包含每个类别的样本数量，`max_m`是LDAM损失函数中的超参数，`weight`是样本权重，`s`是LDAM损失函数中的超参数，`gamma`是Focal损失函数中的超参数，`alpha`是LMF损失函数中的超参数，控制两个损失函数的加权。