torch.nn.bceloss(size_average=true)
时间: 2023-05-04 09:06:37 浏览: 67
torch.nn.bceloss是PyTorch中的一个二元交叉熵损失函数,用于计算二分类问题的损失值。它的名称bceloss是binary cross entropy loss的缩写。在训练神经网络时,我们需要一个损失函数来计算预测值与真实值之间的差距,并反向传播这个误差,从而更新模型的权重和偏置。
bceloss函数的输入通常是模型的输出和标签。其中模型的输出是经过softmax或sigmoid函数的,将其映射到[0,1]之间。标签的值是0或1。函数会将模型的输出与标签进行比较,计算预测值与标签之间的交叉熵,得到一个损失值。
bceloss有一个可选参数size_average,决定了损失函数的计算方式。当size_average=True时,函数会对每一个样本的损失值求平均,得到一个样本的平均损失值。当size_average=False时,函数会对所有样本的损失值求和,得到所有样本的总损失值。通常情况下,我们使用默认值True,即计算平均损失值。
总之,torch.nn.bceloss是一个用于计算二分类问题损失值的函数。它的size_average参数可以控制损失的计算方式,常常用于神经网络模型训练过程中。
相关问题
torch.nn.BCELoss(size_average=True)在新版本怎么改
在 PyTorch 1.0.0 版本中,`size_average` 参数已经被弃用,并且使用 `reduction` 参数来代替。如果你想在 PyTorch 的新版本中使用 `BCELoss`,你可以将 `size_average=True` 改为 `reduction='mean'`,代码如下:
```
loss = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
```
如果你想保持与旧版本的兼容性,可以使用 `size_average` 参数的替代参数 `reduce`,并将其设置为 `True`,代码如下:
```
loss = torch.nn.BCELoss(size_average=True, reduce=True)
```
不过,这种方式已经被弃用,不推荐使用。建议使用 `reduction` 参数来控制缩减方式。
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("Using a target size ({}) that is different to the input size ({}). "
"This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. "
"Please ensure they have the same size.".format(target.size(), input.size()),
stacklevel=2)
if size_average is not None or reduce is not None:
reduction = _Reduction.legacy_get_string(size_average, reduce)
if target.requires_grad:
ret = (input - target) ** 2
if reduction != 'none':
ret = torch.mean(ret) if reduction == 'mean' else torch.sum(ret)
else:
expanded_input, expanded_target = torch.broadcast_tensors(input, target)
ret = torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction))
return ret
```
该函数计算输入 `input` 和目标 `target` 之间的均方误差(MSE),返回值为标量张量。可选参数 `size_average` 和 `reduce` 被弃用,应使用 `reduction` 参数指定归约方式。参数说明如下:
- `input`:输入张量。
- `target`:目标张量,与输入张量形状相同。
- `size_average`:已弃用。
- `reduce`:已弃用。
- `reduction`:指定用于计算输出张量的归约方式,可选值为 `'none'`、`'mean'` 和 `'sum'`,默认为 `'mean'`。
当 `target.requires_grad=True` 时,计算 `input` 与 `target` 之间的 MSE,并根据 `reduction` 的值进行归约;否则,将 `input` 和 `target` 扩展为相同的形状,再调用 C++ 实现的 `mse_loss` 计算 MSE,并根据 `reduction` 的值进行归约。需要注意的是,如果 `target` 与 `input` 形状不同,该函数会发出警告。