Función de pérdida Diseño e implementación de pérdida

Función de pérdida personalizada de 1 antorcha

Pytorch viene con algunas funciones de pérdida de uso común, que son todas subclases de torch.nn.Module. Por lo tanto, la función de pérdida personalizada también debe heredar esta clase.

Defina los hiperparámetros necesarios en la función __init__ y defina el método de cálculo de pérdida en la función de avance. El método directo es donde se define realmente la función de pérdida, y su valor de retorno es un escalar (Scalar) en lugar de un tensor (Tensor) y un vector (Vector). Es decir, si es tensor o vector, necesita usar funciones relacionadas para convertirlo en un escalar, por ejemplo, use la función torch.sum para la suma.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as func

class myLoss(nn.Module