盧偉冰長文解析K60至尊版 對Redmi有著里程碑式的意義
在今天的Redmi后性能時代戰(zhàn)略發(fā)布會結(jié)束之后，Redmi總經(jīng)理盧偉冰又帶來了一篇長文，詳解了為什么 Redmi 要開啟后性能時代？為什么選擇和 MediaTek、Pixelworks 深度合作？以及后性
嗨，我是小壯！
今天聊聊關(guān)于 PyTorch 中關(guān)于損失的內(nèi)容。
損失函數(shù)通常用于衡量模型預(yù)測和實際目標(biāo)之間的差異，并且在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，目標(biāo)是最小化這個差異。
下面列舉了關(guān)于PyTorch中損失函數(shù)的詳細(xì)說明，大家可以在編輯器中敲出來，并且理解其使用方式。
在PyTorch中，損失函數(shù)通常被定義為torch.nn.Module的子類。這些子類實現(xiàn)了損失函數(shù)的前向計算以及一些額外的方法。在使用損失函數(shù)之前，首先需要導(dǎo)入PyTorch庫：
import torchimport torch.nn as nn(1) 交叉熵?fù)p失函數(shù)（CrossEntropyLoss）
交叉熵?fù)p失函數(shù)通常用于分類問題。在訓(xùn)練過程中，它幫助我們度量模型輸出的概率分布與實際標(biāo)簽之間的差異。
criterion = nn.CrossEntropyLoss()(2) 均方誤差損失函數(shù)（MSELoss）
均方誤差損失函數(shù)常用于回歸問題，其中模型的輸出是一個連續(xù)值。
criterion = nn.MSELoss()(1) 計算損失
在訓(xùn)練過程中，通過將模型的輸出和實際標(biāo)簽傳遞給損失函數(shù)來計算損失：
# 假設(shè)模型輸出為output，實際標(biāo)簽為targetloss = criterion(output, target)(2) 清零梯度
在每一次迭代之前，務(wù)必清零模型參數(shù)的梯度，以免梯度累積。
optimizer.zero_grad()(3) 反向傳播和參數(shù)更新
通過反向傳播計算梯度，并使用優(yōu)化器更新模型參數(shù)：
loss.backward()optimizer.step()以下是一個簡單的示例，演示了如何使用PyTorch進(jìn)行簡單的線性回歸：
import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport matplotlib.pyplot as plt# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備x_train = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])y_train = torch.tensor([[2.0], [4.0], [6.0]])# 模型定義class LinearRegressionModel(nn.Module): def __init__(self): super(LinearRegressionModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(1, 1) def forward(self, x): return self.linear(x)model = LinearRegressionModel()# 損失函數(shù)和優(yōu)化器定義criterion = nn.MSELoss()optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 訓(xùn)練過程epochs = 1000losses = [] # 用于存儲每輪訓(xùn)練的損失值for epoch in range(epochs): # Forward pass predictions = model(x_train) loss = criterion(predictions, y_train) # Backward pass optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 記錄損失值 losses.append(loss.item()) # 打印訓(xùn)練過程中的損失 if (epoch + 1) % 100 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')# 繪制損失函數(shù)隨時間的變化plt.plot(losses, label='Training Loss')plt.xlabel('Epochs')plt.ylabel('Loss')plt.title('Training Loss over Time')plt.legend()plt.show()
我們在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，通常會關(guān)心模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的性能，而損失函數(shù)是一個用于度量模型性能的指標(biāo)。損失函數(shù)的值越小，表示模型的預(yù)測越接近實際標(biāo)簽，因此我們的目標(biāo)是通過調(diào)整模型的參數(shù)來最小化損失函數(shù)。
代碼中，我們使用了一個簡單的線性回歸模型，該模型通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)（x_train和y_train）來學(xué)習(xí)如何預(yù)測目標(biāo)值。為了衡量模型的性能，我們選擇了均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。
代碼的主要部分包括：
這個圖表是一個直觀的方式，幫助我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練進(jìn)展。在實際的操作中，幫助我們修改和優(yōu)化其中的邏輯。
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