标签：loss 函数 nn 23 torch 反向 result import targets
一、损失函数
作用：衡量实际输出和真实想要的结果之间的差距，越小越好
1. L1Loss
计算方法：每个对应值相减的绝对值求和，再取平均
- 案例
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import torch
from torch.nn import L1Loss
# 输入
inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)
# 转变输入形状
inputs=torch.reshape(inputs,(1,1,1,3))
targets=torch.reshape(targets,(1,1,1,3))
#计算损失
loss=L1Loss(reduction='mean') #可以选sum
result=loss(inputs,targets)
#输出结果
print(result)
输出结果：
2. MSELoss
定义：均方误差 对应值相减 求平方 再求和 求平均
- 案例
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import torch
from torch import nn
from torch.nn import L1Loss
# 输入
inputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)
# 转变输入形状
inputs=torch.reshape(inputs,(1,1,1,3))
targets=torch.reshape(targets,(1,1,1,3))
#计算损失
# loss=L1Loss(reduction='mean') #可以选sum
# result=loss(inputs,targets)
loss_mse=nn.MSELoss()
result_mse=loss_mse(inputs,targets)
#输出结果
# print(result)
print(result_mse)
运行结果：
3. CrossEntropyLoss
交叉熵:用于分类问题
后面log部分，实际上就是以e为底，与exp部分就相消了，所以主要看小数部分，目的就是限制概率的分布，最好是预测的各个分类的概率都比较小，如果都比较大的话，那么就区分不出到底预测的是哪个类了。
N是batch_size,C是类别
- 案例
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import torch
from torch import nn
## 交叉熵
#每个类别对应的概率
x=torch.tensor([0.1,0.2,0.3])
#目标类别
y=torch.tensor([1])
#改变输入的形式
x=torch.reshape(x,(1,3))
#计算loss
loss_cross=nn.CrossEntropyLoss()
result_cross=loss_cross(x,y)
#输出
print(result_cross)
- 结果：
用谷歌进行验算
二、案例：损失函数和反向传播
1. 代码
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import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,Sequential
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
# 测试集
from torch.utils.data import DataLoader
test_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./CIFAR10_dataset",transform=torchvision.transforms.ToTensor(),train=False,download=True)
test_loader=DataLoader(dataset=test_data,batch_size=1)
# 定义网络结构
class Tudui(nn.Module):
def __init__(self):
super(Tudui, self).__init__()
# self.conv1=Conv2d(3,32,5,padding=2) #可以每一层都用这种方式定义，下面再用这种方式调用
self.model1=Sequential( #使用sequential
Conv2d(3,32,5,padding=2), #in_channel 3;out_channel 32;kernel 5;padding需要计算（一般不会太大）
MaxPool2d(2), #kennel_Size=2
Conv2d(32,32,5,padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32,64,5,padding=2),
MaxPool2d(2),
Flatten(), #展平 ：可以把后面的删掉 获得输出的大小
Linear(1024,64),#看上一层的大小 ，可以看到是1024
Linear(64,10) #输入大小 64 输出大小 10
)
def forward(self,x):
x=self.model1(x)
return x
# 声明网络
tudui=Tudui()
#定义loss
loss=nn.CrossEntropyLoss()
for data in test_loader:
imgs,targets=data
outputs=tudui(imgs)
result_loss=loss(outputs,targets)
# 计算梯度 反向传播：注意反向传播的对象 下一步就是利用优化器来优化
result_loss.backward()
print("ok")
##损失的结果
# print(result_loss)
# print(outputs)
# print(targets)
2.debug
-
断点位置
-
运行过程
根据步骤，可以看到我们计算出了对应grad,那么之后就可以根据这个进行反向传播，调节网络。
标签：loss,函数,nn,23,torch,反向,result,import,targets 来源： https://www.cnblogs.com/yuyingblogs/p/16303778.html
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