【Pytorch】自定义损失函数
在torch.nn中提供了诸多的损失函数，但有时需要根据实际问题自定义损失函数，其流程和自定义网络模型一样，通过继承nn.Module类，并提供前向计算forward方法，就可以像积木一样放入整体模型中，参与整个动态流图的计算。
下面是一个简单的例子：
import torch
import torch.nn.functional as F
# 定义一个二元交叉熵损失函数
class MyLoss(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyLoss, self).__init__()
def forward(self, preds, targets, masks=None):
preds, targets = preds.float(), targets.float()
if not masks:
masks = torch.ones_like(preds)
loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(preds, targets, reduction="mean", weight=masks)
return loss
作者：guofei_fly
相关文章
Cady
2020-01-13
Cynthia
2020-09-01
Gretchen
2020-04-28
Ursula
2023-07-20
Radinka
2023-07-20
Dorothy
2023-07-20
Rachel
2023-07-20
Edana
2023-07-20
Zahara
2023-07-20
Dabria
2023-07-20
Paula
2023-07-20
Peony
2023-07-20
Rayna
2023-07-20
Fawn
2023-07-21
Tia
2023-07-21
Victoria
2023-07-21
Bea
2023-07-21
Olathe
2023-07-21