PYTORCH自定义损失函数注意事项

最新推荐文章于 2024-08-27 23:07:01 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 神经网络
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在PyTorch中自定义损失函数时，需注意使用`nn.Module`子类化，确保所有计算都在张量上进行，并检查`requires_grad=True`以允许梯度计算。遵循这些原则可以避免数值错误并实现有效的反向传播。同时，自定义函数的可导性也会影响训练效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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自定义损失函数

Pytorch如何自定义损失函数（Loss Function）？ - 知乎

3.一定要检查requires_grad=True

PyTorch自动计算梯度_Breeze-优快云博客

除此之外，自定义的损失函数可导性证明。虽然不在代码中体现，但却会对结果有所影响。

PyTorch 的 Autograd - 知乎

lzy_seg.
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pytorch中自己写loss需要注意的地方
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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： PyTor.
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12-17 2281
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...
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2401_85761003的博客
08-27 1251
在深度学习的世界中，激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它们为模型提供了非线性的能力。虽然有许多预定义的激活函数，如ReLU、Sigmoid和Tanh等，但在某些情况下，自定义激活函数可以提供更好的性能或适应特定任务的需求。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现自定义激活函数，并提供示例代码，帮助您在深度学习项目中实现创新。定义前向传播：编写一个函数，该函数接受输入张量，并返回激活后的输出。定义反向传播：使用PyTorch的自动微分系统定义梯度计算方法。创建nn.Module子类。
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03-18
好的，我现在需要回答用户关于PyTorch中自定义函数下划线命名规范的问题。首先，我需要回顾一下PyTorch和Python中的命名规则，特别是涉及下划线的情况。 根据用户提供的引用，特别是引用[2]和引用[4]，前导单下划线...
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[深度学习加速器：PyTorch中自定义损失函数的GPU优化（性能提升必学技）](https://discuss.pytorch.org/uploads/default/optimized/3X/6/3/63a2cb05b3f8cb039ebceabce513f4936c883998_2_1024x561.jpeg) # 1. PyTorch...
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08-18 3182
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qq_33228039的博客
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1.损失函数简介 损失函数，又叫目标函数，用于计算真实值和预测值之间差异的函数。 pytorch loss基类是_Loss ,其中_Loss又继承Module类 其中每个loss，只需要实现forward就好 其中每次训练的时候都要 loss.backward() 但是我在loss函数里没找到backward()这个函数，就有点奇怪。后来发现原来loss是一个tensor，而tensor中是有backward的， 而且是调用的autograd里面的backward 1.1 L1Loss ℓ(x,y
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xgxg1314的博客
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目录1、自定义损失函数1.1 nn.Module和nn.Functional的区别与联系1.1.1 二者的相似之处1.1.2 二者的差别之处1.1.2.1 调用方式1.1.2.2 与nn.Sequential的结合运用1.1.2.3 参数的管理1.1.3 小结1.2 定义损失函数1.2.1 方法1：自定义类--继承nn.Module1.2.2 方法2：自定义函数1.2.3 方法3：扩展nn.autograd.function1.3 具体代码算例1.4 总结 1、自定义损失函数 前言: 首先，回顾一下上一次的
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神经网络-pytorch-自定义损失函数
sxf1999的博客
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神经网络-pytorch-自定义损失函数 首先要明确的是pytorch的损失函数是可以自制定的，但是由于数据回传等等因素（其实我也不知道具体机制）总之就是只改变loss的值可能无法产生作用。 比如原来的loss定义为： loss=F.nll_loss(logsoft_prob,formatted_label_x) 如果你直接在上面加上一个1，或者是随便什么的算式，那样是没有效果的，整个网络的预测结果没有丝毫变化，参数更新值也和加之前一模一样。 在这里，一般会将神经网络某一层的参数计算一个f1值或者f2值来
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