Pytorch 之torch.nn进阶第2关:损失函数

本文介绍了Pytorch中的三种常用损失函数:L1Loss、MSELoss和CrossEntropyLoss,详细阐述了它们的计算方法、参数说明及应用示例。通过学习,可以了解如何根据任务选择合适的损失函数。

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最终代码

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

input = Variable(torch.Tensor([1.1,2.2,2.93,3.8]))
target = Variable(torch.Tensor([1,2,3,4]))

#/********** Begin *********/

#创建名为 loss 的 L1Loss损失函数
loss=nn.L1Loss()
#对 input 和 target应用 loss 并输出
output=loss(input,target)

print(output.data)
#/********** End *********/

有人说,分类问题的优化过程是一个损失函数最小化的过程。那什么是损失函数呢?它是怎么计算的呢?接下来将会解决这些问题~

任务描述

掌握不同损失函数的计算方法和适用条件,根据不同的数据特征和学习算法选择最适宜的损失函数进行衡量。

本关任务:

本关提供了一个Variable 类型的变量input和变量target ,要求创建一个

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