pytorch中自己写loss需要注意的地方

最新推荐文章于 2024-05-02 17:13:29 发布

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本文探讨了PyTorch中inplace操作可能导致的问题，特别是当需要进行反向传播时，直接使用inplace修改张量可能会导致错误。文章提供了正确的替代方法来避免这类问题。

不要使用inplace操作
比如

out += residual  #会导致原来的out被覆盖，反向传播出现问题。

a.add_(10.) # 或者 a += 10.
# RuntimeError: a leaf Variable that requires grad has been used in an in-place operation.

需要反向传播，并再次赋值，正确的做法：

a.data.fill_(10.)
# 或者 a.detach().fill_(10.)

参考博客：
PyTorch 的 Autograd

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5.深度学习 ② 常用损失函数 2）

驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。

05-05

5666

1.Dice Loss

PyTorch踩坑记录

nan1104的博客

10-04

1437

使用Pytorch也一年多了，记录一下自己遇到的各种问题。各种踩坑记录 loss.backward()报错一种非常常见的错误，在网络前向传播时没问题，但是当loss.backward()时会报错导致这个错误的原因非常多样 in-place操作导致，具体的in-place操作有很多，例如squeeze_(), x[:]=y, 等等，网上相关资料很多，不细写 loss需要是一个标量，如果是向量的话，需要x.sum(); 有些向量不需要传递梯度时，使用x.detach()截断梯度传递；一个非常有用的命令

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PYTORCH自定义损失函数注意事项

weixin_38723958的博客

10-13

1594

前一段时间设计了一个损失函数，想当然的用np计算出数值结果后加到已有的损失函数中，并随之一起反向传播，但这样会导致梯度计算的错误（或称不合适），难以起到抑制的效果。 1.首先继承nn.Module类建议参考 Pytorch自定义Loss_jacke121的专栏-优快云博客定义与调用分开写 2.损失函数计算过程中尽量使用tensor的计算方法。 pytorch系列12 --pytorch自定义损失函数custom loss function_墨流觞的博客-优快云博客_pytorch

pytorch基础使用—自定义损失函数

weixin_51691064的博客

04-15

3624

损失函数的定义，二值交叉熵损失，Focal Loss损失

从PyTorch中的梯度计算出发谈如何避免训练GAN中出现inplace error

qq_43152622的博客

01-22

3343

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation这个错误在利用对抗网络时很容易出现，这往往是由于不熟悉PyTorch的计算图和梯度传播机制造成的。叶子结点与非叶子结点 import torch a = torch.tensor([1., 2, 3]).requires_grad_(True) b = a * 2 loss = b.sum() loss.backward

python自定义损失函数_Pytorch如何自定义损失函数（Loss Function）？

weixin_39848347的博客

12-17

2308

vector的回答已经比较详细地介绍了自己写pytorch 里loss function 的方法。但是在你自己去定义loss function前需要明白pytorch的自动求导机制，从而避免很多问题。1.你想用的loss function究竟能不能作为loss function来监督学习。很多时候我们想要让test的结果适应与你的metric，那么第一想法是我直接拿评价标准作为loss呗，譬如图像...

pytorch自定义loss损失函数

呆萌的代Ma

02-10

1万+

自定义loss的方法有很多，但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题，靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块，比如： class CustomLoss(nn.Module): # 注意继承 nn.Module def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, x, y): # .....这里写x与y的处理逻辑，即loss的计算方法

Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因

ytusdc的博客

02-12

7万+

常见原因-1 一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结： 1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）

PyTorch中Cross Entropy Loss的用法与背景

DL路人甲的博客

07-07

6209

文章目录重点提示使用场景公式数学背景用法重点提示注意，PyTorch的Cross Entropy Loss与其它框架的不同，因为PyTorch中该损失函数其实自带了“nn.LogSoftmax”与“nn.NLLLoss”两个方法。因此，在PyTorch的Cross Entropy Loss之前请勿再使用Softmax方法！使用场景当现在面临多分类问题（不限于二分类问题）需要Loss函数时，Cross Entropy Loss是一个很方便的工具。公式 loss(x,class)=−log⁡(exp⁡

关于pytorch中的CrossEntropyLoss（）的理解

橘露源的博客

11-27

3万+

分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数。基本推导过程提到交叉熵，脑子里就会出现这个公式： L=−[y∗logy^+(1−y)∗log(1−y^)]L=-[y*log\hat{y}+(1-y)*log(1-\hat{y})]L=−[y∗logy^+(1−y)∗log(1−y^)] 然后，脑子里还会浮现出sigmoid这个函数： g(s)=11+e−sg(s)=\frac{1}...

Pytorch实现mnist手写数字识别

qq_58831463的博客

05-02

1344

更具体地说，损失函数loss是由模型的所有权重w经过一系列运算得到的，若某个w的requires_grads为True，则w的所有上层参数（后面层的权重w）的.grad_fn属性中就保存了对应的运算，然后在使用。对于一般的CNN网络来说，都是由特征提取网络和分类网络构成，其中特征提取网络用于提取图片的特征，分类网络用于将图片进行分类。函数会遍历模型的所有参数，通过内置方法截断反向传播的梯度流，再将每个参数的梯度值设为0，即上一次的梯度记录被清空。，否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。

[十六]深度学习Pytorch-损失函数loss function

yanzhiwen2的博客

04-11

1043

深度学习Pytorch-18种损失函数loss function

Pytorch 自定义loss的两种方法

Mortal's blog

12-27

1618

一般来说，Pytorch提供自定义loss的方法，常用的有两种：使用pytorch内部函数直接实现，该方法较为简单，不用人工计算梯度需要Numpy实现，需要自定义反向传播的公式使用Pytorch内部的函数实现的 Custom loss function in PyTorch numpy_extensions_tutorial 使用Numpy的函数实现的下面模型来自网络模型入门 import torch import torch.nn as nn # https://blog.csdn.ne

Pytorch如何自定义Loss

Tsingzao的博客

05-25

1万+

将Loss视作单独的层，在forward函数里写明loss的计算方式，无需定义backward class MyLoss(nn.Module): def __init__(self): super(MyLoss, self).__init__() print '1' def forward(self, pred, truth): ...

[pytorch]实现一个自己个Loss函数

weixin_43844219的博客

02-03

1万+

[pytorch]实现一个自己个Loss函数 pytorch本身已经为我们提供了丰富而强大的Loss function接口，详情可见Pytorch的十八个损失函数，这些函数已经可以帮我们解决绝大部分的问题，然而，在具体的实践过程中，我们可能发现还是存在需要自己设计Loss函数的情况，下面笔者就介绍一下如何使用pytorch设计自己的损失函数。 Loss类的实现具体实践过程中，往往需要把loss ...

pytorch-自动求导机制，构建计算图进行反向传播，需要注意inplace操作导致的报错，梯度属性变化

白水空空

02-27

1388

假设我们有一个复杂的神经网络模型，我们把它想象成一个错综复杂的管道结构，不同的管道之间通过节点连接起来，我们有一个注水口，一个出水口。比如有的时候在一个变量已经参与了正向传播的计算，之后它的值被修改了，在做反向传播的时候如果还需要这个变量的值的话，我们肯定不能用那个后来修改的值吧，但没修改之前的原始值已经被释放掉了，我们怎么办？但这句话反过来说就是，因为只要有 inplace 操作不当就会报错，所以如果我们在程序中使用了 inplace 操作却没报错，那么说明我们最后求导的结果是正确的，没问题的。

【完美解决】RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inp

最新发布

04-23

<think>好的，用户问的是PyTorch有没有内置的Early Stopping函数，以及如何调用或者自己实现。首先，我需要确认PyTorch本身是否提供了这个功能。根据我的知识，PyTorch的核心库主要是提供张量计算和自动求导，高级功能如模型训练循环通常由用户或第三方库实现。所以，PyTorch本身并没有内置的Early Stopping类或者函数，需要用户自己实现。接下来，我应该考虑如何实现自定义的Early Stopping。通常Early Stopping的逻辑是监控验证集的损失或者准确率，当在一定epoch内没有改善时停止训练。需要定义几个参数，比如patience（容忍的轮数）、delta（最小变化值）等。然后，在训练循环的每个epoch结束后，检查这些条件，满足时就停止训练。然后，用户可能需要示例代码。这个时候需要提供一个简单的EarlyStopping类，包含初始化方法、__call__方法来判断是否应该停止。在训练循环中，每个epoch结束后计算验证损失，调用这个类的实例，如果返回True就break。另外，用户可能想知道如何集成到现有的训练代码中，所以需要给出一个代码示例，展示如何将EarlyStopping应用到训练过程中。比如，在训练循环里，每次验证后调用early_stopping(validation_loss)，然后根据返回结果决定是否继续。还要注意引用相关的资料。虽然用户提供的引用中没有直接提到Early Stopping，但引用[1]提到了PyTorch使用GPU的情况，这可能和训练过程中的监控有关联，可以适当引用。比如在代码示例中使用device的情况，可以提到如何将模型移到GPU，但可能用户更关注的是训练逻辑，所以引用可能不是必须的，但如果有相关的地方可以提及。另外，用户的问题可能涉及到模型训练的优化，所以相关问题可以包括如何选择监控指标、Early Stopping的优缺点，或者与其他正则化方法的比较。比如，Early Stopping和Dropout、L2正则化的区别，或者如何调整patience参数等。最后，确保回答结构清晰，分步骤说明实现方法，代码示例正确，并且语法正确。同时，生成的相关问题要贴近用户的需求，帮助他们进一步了解Early Stopping的应用和优化。</think>### PyTorch中的Early Stopping实现方式 PyTorch **未直接内置** Early Stopping函数，但可通过自定义回调类或训练循环逻辑实现。以下是具体实现方法： --- #### 1. **自定义Early Stopping类** 通过监控验证集损失或准确率，当性能未持续改进时终止训练。 ```python class EarlyStopping: def __init__(self, patience=5, delta=0, mode='min'): self.patience = patience self.delta = delta self.counter = 0 self.best_metric = None self.mode = mode # 'min'监控损失下降，'max'监控准确率上升 def __call__(self, current_metric): if self.best_metric is None: self.best_metric = current_metric return False # 不停止 if (self.mode == 'min' and current_metric < self.best_metric - self.delta) or \ (self.mode == 'max' and current_metric > self.best_metric + self.delta): self.best_metric = current_metric self.counter = 0 return False else: self.counter += 1 if self.counter >= self.patience: return True # 触发停止 return False ``` --- #### 2. **集成到训练循环中** ```python # 初始化 early_stopping = EarlyStopping(patience=3, delta=0.001, mode='min') for epoch in range(100): # 训练阶段 model.train() train_loss = 0.0 for data, target in train_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) # GPU加速[^1] optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() # 验证阶段 model.eval() val_loss = 0.0 with torch.no_grad(): for data, target in val_loader: data, target = data.to(device), target.to(device) output = model(data) val_loss += criterion(output, target).item() avg_val_loss = val_loss / len(val_loader) # 检查Early Stopping条件 if early_stopping(avg_val_loss): print(f"Early stopping triggered at epoch {epoch}") break ``` --- ### 关键参数说明 - **`patience`**: 允许性能未改进的连续epoch数（默认3） - **`delta`**: 判定改进的最小阈值（例如损失下降需超过此值） - **`mode`**: 监控方向（`min`对应损失下降，`max`对应准确率上升） --- ### 注意事项 1. **监控指标选择**：推荐使用验证集损失（`mode='min'`）或分类任务中的准确率（`mode='max'`）。 2. **与模型保存结合**：在训练过程中保存最佳模型参数，避免因提前终止丢失最优结果。 3. **分布式训练适配**：多GPU训练时需确保指标同步[^1]。 ---