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均方损失函数:
这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。
很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。
(1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss
(2)如果 reduce = True,那么 loss 返回的是标量
a)如果 size_average = True,返回 loss.mean(); b)如果 size_average = False,返回 loss.sum();
注意:默认情况下, reduce = True,size_average = True
import torch import numpy as np
1、返回向量
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=False, size_average=False)
a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[2,3],[4,5]])
input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a)) target = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b))
这里将Variable类型统一为float()(tensor类型也是调用xxx.float())
loss = loss_fn(input.float(), target.float())
print(loss)
tensor([[ 1., 1.], [ 1., 1.]])
2、返回平均值
a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[2,3],[4,4]])
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True)
input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a)) target = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b))
loss = loss_fn(input.float(), target.float())
print(loss)
tensor(0.7500)
以上这篇pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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