在深度学习中，损失函数是评估模型预测结果与真实值之间差异的关键工具。PyTorch 提供了多种损失函数，可以帮助我们更好地训练模型。

常用损失函数

  1. 均方误差损失（Mean Squared Error, MSE） MSE 是最常用的损失函数之一，适用于回归问题。其计算公式如下： [ MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 ] 其中，(y_i) 是真实值，(\hat{y}_i) 是预测值。

  2. 交叉熵损失（Cross Entropy Loss） 交叉熵损失常用于分类问题。其计算公式如下： [ CrossEntropyLoss = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log(\hat{y}_i) ] 其中，(y_i) 是真实标签，(\hat{y}_i) 是预测概率。

  3. 二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss） 二元交叉熵损失是交叉熵损失的特殊情况，适用于二分类问题。

PyTorch 损失函数使用示例

以下是一个使用 PyTorch 损失函数的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一些随机数据
x = torch.randn(10, 1)
y = torch.randn(10, 1)

# 定义模型
model = nn.Linear(1, 1)

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 计算预测值
output = model(x)

# 计算损失
loss = criterion(output, y)

print(loss.item())

更多关于 PyTorch 损失函数的详细内容，请访问 PyTorch 官方文档。

图片展示

下面展示一张 PyTorch 模型的图片：

PyTorch 模型