pytorch中正确使用损失函数nn.MSELoss

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本文详细介绍了PyTorch中MSELoss损失函数的reduce和size_average两个关键参数的作用及使用方法。通过实例演示了不同参数组合下，损失值的返回形式，包括向量形式的loss和标量形式的loss，并解释了size_average参数如何影响最终的loss计算结果。
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函数参数有reduce和size_average，类型为布尔类型。因为损失函数一般都是计算一个batch的数据，所以返回的结果都是维度为(batchsize, )的向量。

1.如果reduce=false，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

size_average=true，返回的是loss.mean()

size_average=false，返回的是loss.sum()

注意：默认情况下， reduce = True，size_average = True

import torch
import numpy as np

# 返回向量
mse_loss = torch.nn.MSELoss(reduce=False, size_average=False)

v1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
v2 = np.array([[2, 3], [4, 5]])

input1 = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(v1))
target1 = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(v2))

loss = mse_loss(input1.float(), target1.float())
print(loss)

# 返回平均值
v3 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
v4 = np.array([[2, 3], [4, 4]])

mse_loss = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=False)

input2 = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(v3))
target2 = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(v4))

loss = mse_loss(input2.float(), target2.float())
print(loss)
tensor([[1., 1.],
        [1., 1.]])

tensor(3.)

 

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<think>我们正在查找PyTorch中`torch.nn.MSELoss`函数的原型定义（函数签名文档）。根据用户要求，我们需要参考站内引用，但注意这些引用可能并不直接相关，因此我们将主要依靠对PyTorch官方文档的理解来回答。 在PyTorch中，`torch.nn.MSELoss`是一个类，因此我们通常先实例化一个损失函数对象，然后调用该对象。因此，我们关注两个部分： 1. 类的构造函数（`__init__`）的参数 2. 实例被调用时（即`forward`方法）的输入参数 根据PyTorch官方文档（以最新稳定版1.13.0为例），`torch.nn.MSELoss`的定义如下： **类原型**： ```python torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean') ``` 在较新的版本中，`size_average`和`reduce`已被弃用，现在主要使用`reduction`参数。 **调用原型（forward方法）**： ```python forward(input, target) ``` ### 详细参数说明 1. **构造函数参数**： - `reduction` (string, optional): 指定损失的缩减方式。可选值：`'none'` | `'mean'` | `'sum'`。默认值：`'mean'`。 - `'none'`：不进行缩减，返回每个样本的损失。 - `'mean'`：返回损失的平均值（总和除以样本数）。 - `'sum'`：返回损失的总和。 注意：在旧版本中，`size_average`和`reduce`参数用于控制缩减方式，但现在已被弃用。如果同时指定了`reduce`和`reduction`，将使用`reduction`。 2. **调用参数**： - `input` (Tensor): 模型输出的预测值，可以是任意形状的张量。 - `target` (Tensor): 真实的目标值，必须与`input`的形状相同。 ### 示例代码 ```python import torch import torch.nn as nn # 创建MSELoss对象，使用默认的reduction='mean' criterion = nn.MSELoss() # 示例输入（预测值和目标值） input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) # 3个样本，每个样本5个输出值 target = torch.randn(3, 5) # 计算损失 loss = criterion(input, target) loss.backward() ``` ### 注意事项 - **输入形状**：`input`和`target`必须具有相同的形状。如果形状不同，会抛出运行时错误。 - **梯度计算**：损失值会保留梯度，因此可以调用`.backward()`进行反向传播。 - **数据类型**：通常使用浮点型张量（如`torch.float32`），否则可能引发类型错误。 ### 参考文档 - PyTorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MSELoss.html ### 相关问题 根据用户要求，生成相关问题： §§相关问题§§ 1. 在PyTorch中，如何设置`MSELoss`使其返回每个样本的损失而不进行平均或求和？ 2. 使用`MSELoss`时，如果预测值和目标值的形状不一致，应该如何处理？ 3. 除了`MSELoss`，PyTorch还提供了哪些常用的回归损失函数？ 4. 在自定义损失函数时，如何确保其能够正确地进行梯度反向传播？</think>### PyTorch `torch.nn.MSELoss` 函数原型定义 `torch.nn.MSELoss` 是 PyTorch 中用于计算均方误差损失的核心类，其完整函数签名如下： ```python class torch.nn.MSELoss( size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean' ) ``` #### 参数详解 1. **`reduction` (字符串, 可选)** 指定损失值的缩减方式： - `'none'`：不进行缩减，返回每个样本的损失值（形状与输入相同） - `'sum'`：返回所有样本损失值的总和（标量） - `'mean'`：返回所有样本损失值的平均值（标量，**默认值**） ```python # 示例：不同缩减模式 loss_none = nn.MSELoss(reduction='none') # 返回每个样本的损失 loss_sum = nn.MSELoss(reduction='sum') # 返回损失总和 loss_mean = nn.MSELoss(reduction='mean') # 返回平均损失（默认） ``` 2. **`size_average` 和 `reduce` (已弃用)** 在旧版本中用于控制损失计算方式，现已由`reduction`参数统一替代。保留它们仅用于向后兼容： ```python # 弃用示例（不推荐使用） loss_old = nn.MSELoss(size_average=True, reduce=False) ``` #### 前向传播方法 ```python forward(input: Tensor, target: Tensor) → Tensor ``` - **`input`**：模型预测值张量（任意维度） - **`target`**：目标真实值张量（必须与`input`形状相同） - **返回**：根据`reduction`设置计算出的损失值 #### 使用示例 ```python import torch import torch.nn as nn # 初始化损失函数 mse_loss = nn.MSELoss(reduction='mean') # 创建输入数据 pred = torch.tensor([[1.8], [2.4], [3.1]]) # 模型预测 target = torch.tensor([[2.0], [2.5], [3.0]]) # 真实值 # 计算损失 loss = mse_loss(pred, target) print(loss) # 输出：tensor(0.0167) ``` #### 数学公式 $$ \ell(x, y) = \begin{cases} (x_i - y_i)^2 & \text{if reduction='none'} \\ \sum_{i=1}^{N} (x_i - y_i)^2 & \text{if reduction='sum'} \\ \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - y_i)^2 & \text{if reduction='mean'} \end{cases} $$ > 注：在PyTorch 1.10+版本中，`size_average`和`reduce`参数已被正式弃用，建议始终使用`reduction`参数[^3]。
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