PyTorch(12)---损失函数和反向传播

损失函数

1、计算实际输出和目标之间的差距
2、为更新输出提供一定的依据（反向传播），调优的参数是卷积核当中的参数 ，为卷积核当中的参数设置了梯度grad。将整个loss降低。

L1Loss

参数：reducion可选择sum、mean等。
L1Loss(reduction=‘sum’)

MSELOSS

交叉熵CROSSENTROPYLOSS

参数：
Input:分的类别
Target:目标

import torch
from torch.nn import L1Loss
from torch.nn import MSELoss,CrossEntropyLoss

inputs=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(reduction='sum')
result=loss(inputs,targets)

loss_mse=MSELoss()
result_mse=loss_mse(inputs,targets)
print(result)
print(result_mse)

#三分类问题
x=torch.tensor([0.1,0.2,0.3])
y=torch.tensor([1])
x=torch.reshape(x,(1,3))
loss_cross=CrossEntropyLoss()
result_cross=loss_cross(x,y)
print(result_cross)

反向传播

反向传播是为了将损失函数（目标函数）变小。

import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential
from torch.utils.data import DataLoader


dataset=torchvision.datasets.CIFAR10("dataset_CIFAR10",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=1)


class Demo(nn.Module):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        self.model1=Sequential(
            Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2, dilation=1, ),
            MaxPool2d(kernel_size=2, ),
            Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2, ),
            MaxPool2d(kernel_size=2),
            Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),
            MaxPool2d(2),
            Flatten(),
            Linear(1024, 64),
            Linear(64, 10),
        )
    def forward(self,x):
        x=self.model1(x)
        return x
loss=nn.CrossEntropyLoss()
demo=Demo()

for data in dataloader:
    imgs,targets=data
    #送入网络进行训练
    outputs=demo(imgs)
    #输出的结果是10分类
    #print(outputs)
    #输出真实的标签
    #print(targets)
    '''损失函数'''
    result_loss=loss(outputs,targets)
    #反向传播，算出梯度（梯度下降法），求出最小的loss
    result_loss.backward()
    print(result_loss)