理解和实现 PyTorch 中的损失函数及其在机器学习中的作用

为什么重要:PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架,以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。

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简介

简介

PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架,以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。这在一定程度上是由于它与流行的 Python 高级编程语言兼容,这种语言受到机器学习开发人员、数据科学家、深度学习从业者和按 epoch 进行训练的人员的青睐。

PyTorch 是一个功能齐全的人工智能框架,用于构建深度学习模型,这是一种常用于图像识别和语言处理等应用的机器学习。Pytorch 还使用自动微分。它是用 Python 编写的,大多数机器学习开发人员都相对容易学习和使用。PyTorch 的独特之处在于它对 GPU 的出色支持以及它使用反向模式自动微分,这使得计算图可以动态修改。

这使其成为快速实验和原型设计的热门选择。 PyTorch 是 Facebook AI Research 和其他几个实验室的开发人员的作品。该框架将 Torch 高效灵活的 GPU 加速后端库与直观的 Python 前端相结合,专注于快速原型设计、可读代码和对尽可能广泛的深度学习模型的支持。

PyTorch 让开发人员使用熟悉的命令式编程方法,但仍输出到图形。它于 2017 年开源,其 Python 根源使其成为机器学习开发人员的最爱。现在我们对 PyTorch 是什么以及它的用途有了大致的了解,让我们特别看看 PyTorch 常见的损失函数。

PyTorch 中的损失函数是什么

PyTorch 中的损失函数是什么

如何使用 nn 模块添加 PyTorch 损失函数

如何使用 nn 模块添加 PyTorch 损失函数 PyTorch 网站

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结论

参考