pytorch中一些常用函数(1)

pytorch中的数学函数

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torch.histc():指定最小值最大值和bin数,对tensor中的数据进行区段统计。

a = torch.rand(2,2)*10
print(a)
#6表示取6个区间段,0,0,表示采用Tensor中的最大值和最小值,也可以自己更改区间上的最大值和最小值
print( torch.histc(a,6, 0, 0) )
运行结果如下:
tensor([[5.5695, 1.2099],
        [1.3061, 1.0443]])   #a的值
tensor([3., 0., 0., 0., 0., 1.]) #6个区间段中数据的的统计

注:torch.bincount()只支持一维的Tensor

a = torch.randint(0, 10, [10]) #取0-10中间任意10个数
print(a)
print( torch.bincount(a) )
运行结果如下:
tensor([8, 1, 2, 9, 9, 8, 1, 7, 8, 7])  #a的取值
tensor([0, 2, 1, 0, 0,
<think>好的,我现在需要回答用户关于PyTorch中损失函数列表及使用方法的问题。首先,我得回忆一下PyTorch的损失函数相关文档和常用内容。用户提到了几个引用,其中引用[1]和[3]直接涉及损失函数,引用[2]和[4]可能涉及其他函数和可视化,但用户的问题集中在损失函数上。 首先,我应该列出常用的损失函数,比如均方差损失(MSELoss)、交叉熵损失(CrossEntropyLoss)、二元交叉熵(BCELoss)、L1损失等。需要确保每个函数的使用场景和示例正确。例如,MSELoss用于回归任务,CrossEntropyLoss用于多分类,BCELoss用于二分类或概率预测。 然后要注意用户提到的内置损失函数,要说明这些函数torch.nn模块中的位置,比如通过导入nn模块来使用。同时,可能需要提到如何调用这些函数,比如实例化损失函数对象,然后计算损失值。例如,criterion = nn.MSELoss(),然后loss = criterion(output, target)。 接下来,需要注意每个损失函数的参数,比如CrossEntropyLoss是否需要logits输入,或者是否自动应用Softmax。比如,CrossEntropyLoss的输入通常是未经归一化的原始分数(logits),而目标标签是类别索引。而BCELoss则需要输入经过Sigmoid处理后的概率值,或者结合使用BCEWithLogitsLoss来避免数值不稳定。 此外,用户可能对每个损失函数的数学表达式感兴趣,根据系统级指令,行内公式需要用$...$,独立公式用$$...$$。例如,均方差损失的公式是$\text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i - \hat{y}_i)^2$,而交叉熵的公式可能需要独立成段。 还需要检查是否有遗漏的常用损失函数,比如Huber损失(SmoothL1Loss)、KL散度损失、MarginRankingLoss、TripletMarginLoss等。这些可能在引用中没有提到,但属于PyTorch的内置函数,需要补充。 另外,用户可能关心如何选择合适的损失函数,比如分类任务用交叉熵,回归用MSE或MAE,序列生成用NLLLoss等。这部分可以作为使用建议。 同时,要注意引用用户提供的参考内容,比如引用[1]提到均方差损失函数,引用[3]补充了CrossEntropyLoss和多分类的情况,以及正则化技术,但用户的问题主要聚焦在损失函数本身,所以可能需要简要提及正则化或优化器的相关内容,但重点还是损失函数。 最后,根据系统指令,生成相关问题。可能的问题包括损失函数的选择依据、如何自定义损失函数、多标签分类用什么损失函数、损失函数与优化器的关系,以及如何可视化损失函数曲线,这可以结合引用[4]提到的TensorBoard。 需要确保所有数学表达式的格式正确,比如变量用斜体,公式正确用LaTeX语法。例如,交叉熵损失函数的公式应该正确呈现,可能需要独立成段: $$L = -\sum_{c=1}^M y_c \log(p_c)$$ 其中,$y_c$是真实标签的one-hot表示,$p_c$是预测概率。 另外,要避免错误,比如混淆BCELoss和BCEWithLogitsLoss的区别,或者CrossEntropyLoss是否需要手动应用Softmax。需要确认PyTorch的文档,确保正确性。 总结步骤: 1. 分类整理常用的损失函数,包括名称、用途、公式、代码示例。 2. 确保每个部分的LaTeX格式正确,行内公式用$,独立公式用$$。 3. 引用用户提供的参考文献,比如引用[1]、[3]。 4. 生成相关问题,涵盖选择、自定义、多标签、优化器和可视化等方面。 5. 检查回答结构是否清晰,是否符合用户的要求,是否真实可靠。 现在需要将这些思路组织成结构化的回答,分点列出损失函数,每个函数包含说明、公式、示例代码。然后给出使用建议和相关问题。</think>以下是PyTorch常用损失函数的列表及其使用方法,结合应用场景和代码示例说明: --- ### 一、常用损失函数列表 1. **均方差损失(MSE Loss)** - **用途**:回归任务(如预测房价、温度)。 - **公式**: $$\text{MSE} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i - \hat{y}_i)^2$$ - **代码示例**: ```python criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(output, target) ``` 2. **交叉熵损失(CrossEntropyLoss)** - **用途**:多分类任务(如图像分类)。 - **公式**: $$L = -\sum_{c=1}^M y_c \log(p_c)$$ 其中$p_c$为预测概率,$y_c$为真实标签的one-hot编码。 - **代码示例**: ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 输入为logits(无需手动Softmax) loss = criterion(output, target) # target为类别索引,非one-hot ``` 3. **二元交叉熵损失(BCELoss)** - **用途**:二分类任务(如垃圾邮件检测)。 - **公式**: $$L = -\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n \left[y_i \log(\hat{y}_i) + (1-y_i)\log(1-\hat{y}_i)\right]$$ - **代码示例**: ```python criterion = nn.BCELoss() # 输入需经过Sigmoid probabilities = torch.sigmoid(output) loss = criterion(probabilities, target) ``` 4. **负对数似然损失(NLLLoss)** - **用途**:与LogSoftmax结合用于多分类(如语言模型)。 - **公式**: $$L = -\log(p_{y})$$ $p_{y}$为目标类别的预测概率。 - **代码示例**: ```python m = nn.LogSoftmax(dim=1) criterion = nn.NLLLoss() loss = criterion(m(output), target) ``` 5. **Huber损失(SmoothL1Loss)** - **用途**:对异常值鲁棒的回归任务。 - **公式**: $$L = \begin{cases} 0.5(y - \hat{y})^2 & \text{if } |y-\hat{y}| < 1 \\ |y-\hat{y}| - 0.5 & \text{otherwise} \end{cases}$$ - **代码示例**: ```python criterion = nn.SmoothL1Loss() loss = criterion(output, target) ``` --- ### 二、使用建议 - **分类任务**:优先使用`CrossEntropyLoss`(多分类)或`BCEWithLogitsLoss`(二分类,无需手动Sigmoid)[^3]。 - **回归任务**:根据数据特性选择`MSELoss`(平滑数据)或`SmoothL1Loss`(含异常值)。 - **概率匹配**:使用`KLDivLoss`(如生成对抗网络)。 --- ### 三、完整列表与扩展 PyTorch内置损失函数还包括: - `nn.BCEWithLogitsLoss`(二分类,自动Sigmoid) - `nn.MultiLabelSoftMarginLoss`(多标签分类) - `nn.TripletMarginLoss`(度量学习) - `nn.CosineEmbeddingLoss`(相似性学习) 可通过官方文档查看全部损失函数:[PyTorch Loss Functions](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions)[^1][^3]。 --- ### 四、代码示例(多分类任务) ```python import torch import torch.nn as nn # 模型输出(未经Softmax的logits) output = torch.randn(3, 5) # 3个样本,5个类别 target = torch.tensor([1, 0, 4]) # 真实类别索引 # 计算交叉熵损失 criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(output, target) print(loss.item()) ``` ---
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