8-pytorch-损失函数与反向传播
b站小土堆pytorch教程学习笔记
根据loss更新模型参数
1.计算实际输出与目标之间的差距
2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播)
1 MSEloss
import torch
from torch.nn import L1Loss
from torch import nninputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)
targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)inputs=torch.reshape(inputs,(-1,1,1,3))
targets=torch.reshape(targets,(-1,1,1,3))loss=L1Loss()
result=loss(inputs,targets)loss_mse=nn.MSELoss()
result_mse=loss_mse(inputs,targets)print(result)
print(result_mse)
tensor(0.6667)
tensor(1.3333)
2 Cross EntropyLoss
x=torch.tensor([0.1,0.2,0.3])#需要reshape为要求的(batch_size,class)
y=torch.tensor([1])#target已经为要求的batch_size无需reshape
x=torch.reshape(x,(-1,3))
loss_cross=nn.CrossEntropyLoss()
result_cross=loss_cross(x,y)
print(result_cross)
tensor(1.1019)
3 在具体的神经网络中使用loss
import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset=torchvision.datasets.CIFAR10('dataset',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=1)class Han(nn.Module):def __init__(self):super(Han, self).__init__()self.model1=Sequential(Conv2d(3,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,64,5,padding=2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024,64),Linear(64,10))def forward(self,x):x=self.model1(x)return xloss=nn.CrossEntropyLoss()
han=Han()
for data in dataloader:imgs,target=dataoutput=han(imgs)# print(target)# print(output)result_loss=loss(output,target)print(result_loss)
*tensor([7])
tensor([[ 0.0057, -0.0201, -0.0796, 0.0556, -0.0625, 0.0125, -0.0413, -0.0056,
0.0624, -0.1072]], grad_fn=)…
tensor(2.2664, grad_fn=)…
4 反向传播 优化器
- 定义优化器
- 将待更新的每个参数梯度清零
- 调用损失函数的反向传播函数求出每个节点的梯度
- 使用step函数对模型的每个参数调优
import torch
import torchvision.datasets
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdataset=torchvision.datasets.CIFAR10('dataset',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=64)class Han(nn.Module):def __init__(self):super(Han, self).__init__()self.model1=Sequential(Conv2d(3,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,32,5,padding=2),MaxPool2d(2),Conv2d(32,64,5,padding=2),MaxPool2d(2),Flatten(),Linear(1024,64),Linear(64,10))def forward(self,x):x=self.model1(x)return xloss=nn.CrossEntropyLoss()
han=Han()
optim=torch.optim.SGD(han.parameters(),lr=0.01)for epoch in range(5):running_loss=0.0#一个epoch结束的loss和for data in dataloader:imgs,target=dataoutput=han(imgs)result_loss=loss(output,target)#每次迭代的lossoptim.zero_grad()#将网络中每个可调节参数对应的梯度调为0result_loss.backward()#优化器需要每个参数的梯度,使用反向传播获得optim.step()#对每个参数调优running_loss=running_loss+result_lossprint(running_loss)
Files already downloaded and verified
tensor(361.0316, grad_fn=)
tensor(357.6938, grad_fn=)
tensor(343.0560, grad_fn=)
tensor(321.8132, grad_fn=)
tensor(313.3173, grad_fn=)
相关文章:

8-pytorch-损失函数与反向传播
b站小土堆pytorch教程学习笔记 根据loss更新模型参数 1.计算实际输出与目标之间的差距 2.为我们更新输出提供一定的依据(反向传播) 1 MSEloss import torch from torch.nn import L1Loss from torch import nninputstorch.tensor([1,2,3],dtypetorch.fl…...
MySQL高级特性篇(8)-数据库连接池的配置与优化
MySQL数据库连接池的配置与优化 MySQL数据库是当前最流行的关系型数据库管理系统之一,高效的数据库连接池配置与优化是提高数据库性能和并发性能的重要手段。本文将介绍MySQL数据库连接池的配置与优化,并提供详细示例。 1. 连接池的作用与优势 数据库…...

mac下使用jadx反编译工具
直接执行步骤: 1.创建 jadx目录 mkdir jadx2.将存储库克隆到目录 git clone https://github.com/skylot/jadx.git 3. 进入 jadx目录 cd jadx 4.执行编译 等待片刻 ./gradlew dist出现这个就代表安装好了。 5.最后找到 jadx-gui 可执行文件,双击两下…...
分布式一致性软件-zookeeper
在我们进行软件开发过程中,为了实现某个功能可能借助多个软件,如存储数据的数据库软件:MySQL,Redis;消息中间件:rocketMq,kafka等。那么在分布式系统中,如果想实现数据一致性&#x…...

企业计算机服务器中了babyk勒索病毒怎么办?Babyk勒索病毒解密数据恢复
随着网络技术的应用与普及,越来越多的企业采用了数字化办公模式,数字化办公模式可以为企业提供强有力的数据支撑,可以为企业的发展方向与产品业务调整做好基础工作。但网络是一把双刃剑,在为企业提供便利的同时,也为企…...

板块一 Servlet编程:第五节 Cookie对象全解 来自【汤米尼克的JAVAEE全套教程专栏】
板块一 Servlet编程:第五节 Cookie对象全解 一、什么是CookieCookie的源码 二、Cookie的具体操作(1)创建Cookie(2)获取Cookie(3)设置Cookie的到期时间(4)设置Cookie的路径…...
自动驾驶---Motion Planning之Path Boundary
1 背景 在上文《自动驾驶---Motion Planning之LaneChange》中,笔者提到过两种LaneChange的思路,这里再简单回顾一下:(1)利用Routing和周围环境的信息,决定是否进行换道的决策;(2)采用的博弈思想(蒙特卡洛树搜索---MCTS)决定是否进行换道的决策。不管是变道,避让还是…...
Leetcode 3048. Earliest Second to Mark Indices I
Leetcode 3048. Earliest Second to Mark Indices I 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3048. Earliest Second to Mark Indices I 1. 解题思路 这一题的话基础的思路就是二分法查找最小的可以将所有的数字都mark上的最小位置。 因此,这里的问题就会变…...

从源码学习单例模式
单例模式 单例模式是一种设计模式,常用于确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。这意味着无论在程序的哪个地方,只能创建一个该类的实例,而不会出现多个相同实例的情况。 在单例模式中,常用的实现方式包括懒汉…...
axios介绍和使用
1. Axios是什么 Axios框架全称(ajax – I/O – system) Axios是一个基于Promise的JavaScript HTTP客户端,用于浏览器和Node.js环境。它可以发送HTTP请求并支持诸如请求和响应拦截、转换数据、取消请求以及自动转换JSON数据等功能。 Axios提…...
redis雪崩问题
Redis雪崩问题是指在Redis缓存系统中,由于某些原因导致大量缓存数据同时失效或过期,导致所有请求都直接访问数据库,从而引发数据库性能问题甚至宕机的情况。 造成Redis雪崩问题的原因主要有以下几个: 缓存数据同时失效ÿ…...

[SUCTF 2019]EasySQL1 题目分析与详解
一、题目介绍 1、题目来源: BUUCTF网站,网址:https://buuoj.cn/challenges 2、题目描述: 通过以上信息,拿到flag。 二、解题思路 首先打开靶机,尝试输入1查看回显,回显如图所示:…...

TestNG与ExtentReport单元测试导出报告文档
TestNG与ExtentReport集成 目录 1 通过实现ITestListener的方法添加Reporter log 1.1 MyTestListener设置 1.2 输出结果 2 TestNG与ExtentReporter集成 2.1 项目结构 2.2 MyExtentReportListener设置 2.3 单多Suite、Test组合测试 2.3.1 单Suite单Test 2.3…...

【JavaEE】_form表单构造HTTP请求
目录 1. form表单的格式 1.1 form表单的常用属性 1.2 form表单的常用搭配标签:input 2. form表单构造GET请求实例 3. form表单构造POST请求实例 4. form表单构造法的缺陷 对于客户端浏览器,以下操作即构造了HTTP请求: 1. 直接在浏览器…...
Mysql中INFORMATION_SCHEMA虚拟库使用
虚拟库字段讲解 #查看INFORMATION_SCHEMA的表信息 DESC information_schema.tables; 重要列: TABLE_SCHEMA #表所在的库 TABLE_NAME #表名 ENGINE #表的存储引擎 TABLE_ROWS #表的行数 DATA_LENGTH #表数据行占用的字节数 AVG_ROW_LENGTH #平均行长度 INDEX_LENGTH…...

【《高性能 MySQL》摘录】第 2 章 MySQL 基准测试
文章目录 2.1 为什么需要基准测试2.2 基准测试的策略2.2.1 测试何种指标 2.3 基准测试方法2.3.1 设计和规划基准测试2.3.2 基准测试应该运行多长时间2.3.3 获取系统性能和状态2.3.4 获得准确的测试结果2.3.5 运行基准测试并分析结果2.3.6 绘图的重要性 2.4 基准测试工具…...

常用的Web应用程序的自动测试工具有哪些
在Web应用程序的自动化测试领域,有许多流行的工具可供选择。以下是一些常用的Web自动化测试工具: 1. Selenium - Selenium是最流行的开源Web应用程序自动化测试套件之一。 - 它支持多种编程语言,如Java、C#、Python、Ruby等。 …...
人工智能与开源机器学习框架
链接:华为机考原题 TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集,能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。 TensorFlow的基本概念包括: 张量(Ten…...

高通XBL阶段读取分区
【需求】: 在某些场景下,需要在XBL阶段读取分区数据,需要验证xbl阶段方案 这里主要以裸分区为例,比如oem分区。 1、创建一个1MB大小的oem.img,写入内容“test oem partition” 创建方式: dd if/dev/null …...

[极客大挑战2019]upload
该题考点:后缀黑名单文件内容过滤php木马的几种书写方法 phtml可以解析php代码;<script language"php">eval($_POST[cmd]);</script> 犯蠢的点儿:利用html、php空格和php.不解析<script language"php"&…...
【Linux】shell脚本忽略错误继续执行
在 shell 脚本中,可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行,可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令,并忽略错误 rm somefile…...
解锁数据库简洁之道:FastAPI与SQLModel实战指南
在构建现代Web应用程序时,与数据库的交互无疑是核心环节。虽然传统的数据库操作方式(如直接编写SQL语句与psycopg2交互)赋予了我们精细的控制权,但在面对日益复杂的业务逻辑和快速迭代的需求时,这种方式的开发效率和可…...

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署
一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架,相比 MapReduce 具有以下核心优势: 内存计算:数据可常驻内存,迭代计算性能提升 10-100 倍(文档段落:3-79…...

Mac下Android Studio扫描根目录卡死问题记录
环境信息 操作系统: macOS 15.5 (Apple M2芯片)Android Studio版本: Meerkat Feature Drop | 2024.3.2 Patch 1 (Build #AI-243.26053.27.2432.13536105, 2025年5月22日构建) 问题现象 在项目开发过程中,提示一个依赖外部头文件的cpp源文件需要同步,点…...
今日学习:Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存
文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...
Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入
在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法:使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式(ExecutorType.BATCH)。 方法一:使用 XML 的 <foreach> 标签ÿ…...
「全栈技术解析」推客小程序系统开发:从架构设计到裂变增长的完整解决方案
在移动互联网营销竞争白热化的当下,推客小程序系统凭借其裂变传播、精准营销等特性,成为企业抢占市场的利器。本文将深度解析推客小程序系统开发的核心技术与实现路径,助力开发者打造具有市场竞争力的营销工具。 一、系统核心功能架构&…...

企业大模型服务合规指南:深度解析备案与登记制度
伴随AI技术的爆炸式发展,尤其是大模型(LLM)在各行各业的深度应用和整合,企业利用AI技术提升效率、创新服务的步伐不断加快。无论是像DeepSeek这样的前沿技术提供者,还是积极拥抱AI转型的传统企业,在面向公众…...

Windows电脑能装鸿蒙吗_Windows电脑体验鸿蒙电脑操作系统教程
鸿蒙电脑版操作系统来了,很多小伙伴想体验鸿蒙电脑版操作系统,可惜,鸿蒙系统并不支持你正在使用的传统的电脑来安装。不过可以通过可以使用华为官方提供的虚拟机,来体验大家心心念念的鸿蒙系统啦!注意:虚拟…...