如何在Flux.jl中使用损失函数
Flux.jl是一个基于Julia语言的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和库函数来实现神经网络的构建和训练。
在Flux.jl中使用损失函数可以通过以下步骤来实现：
- 导入Flux.jl和其他必要的库：
- 导入Flux.jl和其他必要的库：
- 定义模型：
- 首先，你需要定义一个模型。模型可以使用Flux.jl提供的预定义层（如全连接层、卷积层等）来构建，也可以自定义层。以下是一个简单的示例，定义了一个具有两个全连接层的模型：
- 首先，你需要定义一个模型。模型可以使用Flux.jl提供的预定义层（如全连接层、卷积层等）来构建，也可以自定义层。以下是一个简单的示例，定义了一个具有两个全连接层的模型：
- 定义损失函数：
- 在Flux.jl中，你可以选择不同的损失函数，如平方损失、交叉熵损失等，具体选择哪个损失函数取决于你的任务和数据类型。以下是一个使用平方损失函数的示例：
- 在Flux.jl中，你可以选择不同的损失函数，如平方损失、交叉熵损失等，具体选择哪个损失函数取决于你的任务和数据类型。以下是一个使用平方损失函数的示例：
- 准备数据：
- 在使用Flux.jl进行训练之前，你需要准备好训练数据和标签。数据可以是任何Julia支持的数据类型，如数组、矩阵等。
- 在使用Flux.jl进行训练之前，你需要准备好训练数据和标签。数据可以是任何Julia支持的数据类型，如数组、矩阵等。
- 定义优化器：
- 优化器用于根据损失函数的梯度来更新模型的参数。Flux.jl提供了多个优化器的实现，如梯度下降、Adam、RMSProp等。以下是一个使用Adam优化器的示例：
- 优化器用于根据损失函数的梯度来更新模型的参数。Flux.jl提供了多个优化器的实现，如梯度下降、Adam、RMSProp等。以下是一个使用Adam优化器的示例：
- 进行训练：
- 在训练过程中，你可以使用Flux.jl提供的
train!函数来自动计算损失并更新模型的参数。 - 在训练过程中，你可以使用Flux.jl提供的
train!函数来自动计算损失并更新模型的参数。
以上是在Flux.jl中使用损失函数的一般步骤。具体的实现细节可能因任务和数据类型而有所不同。如果你想了解更多关于Flux.jl的使用，请参考以下腾讯云产品和产品介绍链接：
请注意，以上答案仅限于Flux.jl的使用和相关资源，没有提及任何云计算品牌商。
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查看Flux.jl文档，我发现有很多内置的损失函数：https://fluxml.ai/Flux.jl/stable/models/losses/。我的问题是，如果我想要更深奥的东西，我如何在Flux中定义和使用我自己的损失函数？
浏览 14提问于2021-07-31得票数 0
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当我通读Flux文档时，我看到有一个为我们定义的bunch of different loss functions，我们可以使用它。我明白，损失告诉我们，我们离目标值有多远。但是，在训练循环中，我应该在哪里使用损失函数呢？
浏览 15提问于2021-07-05得票数 2
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我想将我的模型设置为在Flux.jl中使用交叉熵损失。我如何做到这一点，我应该在哪里传递损失函数本身？
浏览 30提问于2021-07-04得票数 2
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我最初的问题是，我希望我的模型只输出0-1，这样我就可以映射回我的分类图像标签(Flux.jl restrict variables between 0 and 1)。所以我决定添加一个sigmoid激活函数，如下所示： σ = sigmoid
model = Chain(
resnet[1:end-2],
Dense(2048, 1000),
Dense(1000, 256),
Dense(256, 2, σ), # we get 2048 features out, and we have 2 classes
); 然而，现在我的模型只输出1.0。有没
浏览 22提问于2021-11-22得票数 0
我在Julia中有一些用符号表示的分类数据，我想解决一些不同的问题，我认为这些数据非常适合One-Hot编码所必需的形式。如何在Flux.jl中设置和表示此数据？
浏览 15提问于2021-07-05得票数 0
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我正在尝试使用Flux.jl为ML工作流设置我的训练循环。我知道我可以使用内置的Flux.train!()函数来进行训练，但是我需要比API提供的更多的自定义。如何在Flux中定义自己的自定义训练循环？
浏览 33提问于2021-07-04得票数 0
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通过阅读一些Flux.jl文档，我看到了以下引语：
可差异编程:现有的朱莉娅库是可微的，可以直接合并到Flux模型中。
在Flux和Julia的背景下，这意味着什么？我知道Julia和Flux使用了自动区分，但是这如何使其他Julia与Flux.jl集成还不清楚。
浏览 2提问于2021-07-31得票数 2
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我目前正在处理一个转移学习问题，所以我想冻结我的大部分层，这样模型就不会被重新训练，只修改最后一层的权重。如何选择使用Flux.jl冻结哪些层？
浏览 17提问于2021-08-28得票数 1
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我目前正在处理一个数据集，其中类之间的边界定义得不是很好。我不想使用常规分类，因为这些类的细微差别重叠可能无法使用该设置来表示。 我在PyTorch中看到过类似的设置，其中使用了二进制交叉熵损失函数，但除此之外，我不确定需要做些什么才能将我的问题从分类转变为Flux中的多标签分类。从Flux.jl docs上看，我可能想要使用自定义拆分标签？
浏览 19提问于2021-09-13得票数 2
1回答
在Flux.jl中，我在一个层中有一些数据，我想要转换成一个一维数组，这样我就可以将它输入到下一个层。有内置的功能来做这个吗？
浏览 7提问于2021-06-28得票数 1
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我已经看到，自适应平均池在Tensor Flow和PyTorch中都可用。 我想知道如何在Flux.jl中实现这一点
浏览 46提问于2021-07-10得票数 2
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我用Python生成了一个使用sklearn的决策树分类器，该分类器在准确性方面运行良好。我用线性规划的最优解训练分类器，它将项目的最优分配返回给类，同时考虑全局成本约束(即将项目1分配给A类，代价为x。所有项目和类的总结果成本需要小于y值)。
在使用分类器对所有项目进行重新分类后，虽然分类精度是可以接受的，但在大多数分类运行过程中都违反了全局成本约束。当然，因为python中sklearn中的标准决策树不考虑约束。
是否有方法将classification？之后的全局约束合并为？在下一次作业选择时，是否有办法强迫树考虑所有已经分类的项目？我认为这需要建立某种成本或惩罚函数，以便在树的分类过程
浏览 1提问于2019-01-19得票数 2
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我有一个用PyTorch训练的模型，用.pth格式保存。是否可以在Flux.jl中使用和加载该模型？我环顾四周，但没有在Flux文档中看到这一点。
浏览 9提问于2021-09-18得票数 2
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我正在尝试设置我的机器学习训练循环，但我不希望它使用我计算机上的GPU。我已经安装了CUDA，但是我想在CPU上运行我的代码。我如何在Flux.jl中做到这一点？
浏览 11提问于2021-06-30得票数 2
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1回答
我试图在不使用ML相关库的情况下实现逻辑回归，并且在优化成本函数时遇到了麻烦。
我在迭代过程中存储了代价函数的历史记录。
首先，成本函数的值从0.68开始，然后下降到0.66左右，然后增加，甚至比初始成本函数还要高。
这是否意味着我的代码中有一些错误？
或者，0.66可以是成本函数的最小值吗？
我如何知道当前的成本函数值是最小的？
浏览 0提问于2020-01-02得票数 1
我在这里浏览了一大堆Flux.jl教程：https://fluxml.ai/tutorials.html，其中许多教程在整个教程中都使用语法|> gpu。我知道这与GPU有关，但是这种特殊的语法是做什么的？
浏览 19提问于2021-07-03得票数 1
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我想实现一个不对称的损失函数，比如这里提到的
在TensorFlow中。
我目前使用的是均方误差损失函数：
mse = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(out，Y))
我想替换为mse = tf.reduce_mean(asymetric_squared_difference(out，Y，alpha))
我查看了定义tf.squared_difference的位置，找到了，它说明tensorflow/python/ops/gen_math_ops.py
编辑:在多次挖掘之后，从ops.math_grad行999到1012调用SquaredDiffer
浏览 1提问于2018-07-12得票数 1
我刚读完库尔特·史密斯关于Cython的好书，但我只剩下一个问题。我是否可以使用python 3中的函数式编程工具，如reduce或groupby等，在Cython函数中？
我不清楚使用这些更高级别的函数是否会在Cython中增加额外的开销，或者是否需要为这些函数提供一些特殊的类型声明。
浏览 2提问于2016-11-03得票数 1
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这是维基百科中的：
无监督域自适应:学习样本包含一组标记源示例、一组未标记源示例和一组未标记目标示例。
由于我们没有目标域上的标记数据(甚至验证集)，我们如何决定是否完成了一个传输过程？或是否已超装/不足？
浏览 4提问于2017-05-11得票数 1
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2回答
我给小批量数据建模，我只想知道如何处理损失。我能不能累积损失，然后召唤落后的人，比如：
...
def neg_log_likelihood(self, sentences, tags, length):
self.batch_size = sentences.size(0)
logits = self.__get_lstm_features(sentences, length)
real_path_score = torch.zeros(1)
total_score = torch.zeros(1)
浏览 0提问于2019-03-27得票数 5
我试图使用使用梯度下降的矩阵乘法方法在Python中编写线性回归代码，并遵循以下代码，其中没有提到损失是什么，而是按照迭代方式编写的代码：
y_hat = X.dot(W) + b
dW = - (2 * (X^T ).dot(Y - Y_hat)) / m # how does the minus and matrix multiplications are used instead of Summation?
db = - (2 * np.sum(Y - Y_hat)) / m # np is numpy
W = W - lr * dW # update weights
b = b
浏览 0提问于2021-02-27得票数 1
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H1，我试图建立一个满足简单公式的神经网络模型。
Y= X1^2 + X2^2
但是，当我使用CrossEntropyLoss作为损失函数时，我会得到两条不同的错误消息。
首先，当我像这样设置代码时
x = torch.randn(batch_size, 2)
y_hat = model(x)
y = answer(x).long()
optimizer.zero_grad()
loss = loss_func(y_hat, y)
loss.backward()
optimizer.step()
我收到这条消息
RuntimeError: Assertion `cur_target >
浏览 1提问于2018-12-01得票数 1
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目标
为寻求帮助，建议为什么下面的渐变下降实现不能工作。
背景
完成以下任务，实现逻辑回归。
📷
梯度下降
导出梯度下降，如图中所示。
Typo fixed as in the red in the picture.交叉熵对数损失为- \left [ylog(z) + (1-y)log(1-z) \right ]
📷
实现代码，但是它说是不正确的。
import numpy as np
def LogitRegression(arr):
# code goes here
x = arr[0]
y = arr[1]
a = arr[2]
b = arr[3]
浏览 0提问于2021-12-07得票数 3
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有几种“经典”的方法来量化(任何！)回归模型如RMSE、MSE、解释方差、r2等。
然而，这些指标并没有将“成本”考虑在内，例如，对我来说，低估一个值(实值: 0.5，预测值为0.4)比过度预测值(真实值: 0.5，预测值: 0.6)更糟糕。
我如何将这样的成本建模成一个评估函数？我只需要一个第一个想法，并将欢迎任何建议。
浏览 0提问于2017-11-20得票数 0
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在python的科学工具包学习库中的对数回归算法中，有一个"class_weight“参数。我想知道在模型拟合过程中实现设置class_weight的数学原理是什么。是否与修改目标函数有关： https://drive.google.com/open?id=16TKZFCwkMXRKx_fMnn3d1rvBWwsLbgAU 具体的修改是什么？ 提前谢谢你！我将感谢你的任何帮助！
浏览 20提问于2019-04-22得票数 0
我想在Keras中修改verbose的显示信息。这是原始版本： model.fit(train, train_label,
batch_size=32,
epochs=100,
verbose=1,
validation_data=(test, test_label))
Epoch 1/2
104/104 [==============================] - 72s 456us/step - loss: 0.2823 - acc:
0.8511 - val_loss: 0.2933 - val
浏览 14提问于2020-03-25得票数 0
1回答
在Keras损失页面，哪个是，我看到的主要区别是损失类别和损失函数？谁能解释一下为什么这两个API的损失是一样的？它只是用于类初始化还是其他目的？另外，如果有人可以解释，在哪些情况下，我们应该使用哪一个，那就太好了。
提前谢谢。
浏览 2提问于2021-11-25得票数 0
我有一个问题:我总是假设将非线性应用于神经网络，以便计算误差曲面的最小值。如果函数是f(x)=mx+b，则导数总是f'(x) = 1。
这是应用非线性(通过导数为f‘(X)=f(X)*(1-f(X))的sigmoid函数)的原因之一吗？
非常感谢。
浏览 5提问于2017-06-29得票数 0
我正在使用卷积神经网络，而使用顺序训练数据时遇到了问题。使用顺序是不可能得到最好的分数吗？？ from numpy import array
from numpy import reshape
import numpy as np
def model_CNN(X_train,Y_train,X_test,Y_test):
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=512, kernel_size=32, padding='same', kernel_initializer='normal',
浏览 274提问于2020-11-10得票数 0
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3回答
流量损失在我的RNN中发散
、、、、
我正试图通过解决这个挑战：，使我的手接触到Tensorflow。
我的工作是基于这些博客文章：
在这里可以找到一个完整的工作示例(使用我的数据)：运行该示例的将输出大量调试信息。运行执行rnn-lstm-my.py。(需要tensorflow和熊猫)
这个方法非常直接。我加载所有的火车序列，将它们的长度存储在向量中，并将最长的序列存储在我称为‘max_ length’的变量中。
在我的训练数据中，我删除了所有序列中的最后一个元素，并将其存储在一个名为"train_solutions“的向量中。
I将填充为零的所有序列存储在形状为: n_seq、max_length的
浏览 7提问于2016-08-04得票数 2
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我见过一些不同的文档提到了“回调”(Flux.jl和一些SciML包)，但是在Julia的上下文中，这意味着什么还不清楚。
我知道回调是作为参数传递给另一个函数的函数，但还有更多吗？这种范例的用例是什么？
浏览 1提问于2021-07-03得票数 3
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目前，我正试图在Keras中构建一个具有三种不同损失函数的深度学习模型。第一个损失函数是典型的均方误差损失。另外两个丢失函数是我自己构建的函数，它发现了从输入映像进行的计算与输出图像之间的区别(这段代码是我正在做的工作的简化版本)。
def p_autoencoder_loss(yTrue,yPred):
def loss(yTrue, y_Pred):
return K.mean(K.square(yTrue - yPred), axis=-1)
def a(image):
return K.mean(K.sin(image))
de
浏览 2提问于2019-10-04得票数 3
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我是深度学习的新手，我第一次看到了这一点。以MAE为损失函数，MSE为度量函数。这样做的目的是什么?有什么收获？ (loss=tf.metrics.MeanAbsoluteError(), metrics=[tf.losses.MeanSquaredError()])
浏览 11提问于2020-12-03得票数 0
2回答
我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题：
我们有一个模型(卷积神经网络)，它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。该函数具有y_true和y_pred参数。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时，我得到了错误消息：TypeError: must be real number, not Tensor。我想当我调用y_pred[k][l][m]和y_true[k][l][m]时可能有错误，但我不知道如何将这个None包含在[None, 7, 7, 6]中。请帮帮忙。
更新：下面是代码
def custom_loss(y_t
浏览 3提问于2018-08-27得票数 1
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我是tensorflow的新手。我想写我自己的自定义丢失函数。有关于这个的教程吗？例如，铰链丢失或sum_of_square_loss(虽然这已经在tf中)？我可以直接在python中这样做，或者我必须编写cpp代码吗？
浏览 10提问于2016-01-19得票数 45
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我需要SSIM作为我的网络中的一个损失函数，但我的网络有两个输出。我需要使用SSIM进行第一次输出，使用cross-entropy进行下一次输出。损失函数是它们的组合。然而，我需要更高的SSIM和更低的cross-entropy，所以我认为它们的组合是不正确的。另一个问题是我在keras中找不到SSIM的实现。 Tensorflow有tf.image.ssim，但它接受图像，我不认为我可以在损失函数中使用它，对吧？你能告诉我我该怎么做吗？我是keras和深度学习的初学者，我不知道如何将SSIM作为keras中的自定义损失函数。
浏览 50提问于2019-04-10得票数 3
我用神经网络进行了数字识别(56x56位)，但我在测试集和训练集上的准确率分别为89.5%和100%。我知道，使用这个训练集在测试集上获得95%以上是可能的。有什么方法可以改善我的训练吗?这样我就能得到更好的预测了？从300到1000的迭代给了我+0.12%的精度。我的文件大小也是有限的，所以增加节点的数量是不可能的，但是如果是这样的话，也许我可以从输入层减少一些像素/节点。
训练我用的是：
输入层: 3136个节点
隐藏层:220个节点
标签: 36
用lambda=0.1规范成本函数
计算权重的fmincg (1000次迭代)
浏览 9提问于2016-05-30得票数 0
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我目前正在做一个用tensorflow和keras实现的神经网络，我需要做的是调用一个我不能重新实现的函数，它在numpy数组上工作，而不是在张量上工作，我的第一个想法是像这样调用.numpy
def loss_gi(y_true, y_pred): # <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
x = gamma(np.squeeze(y_true.numpy() , axis=0), np.squeeze(y_pred.numpy() , axis=0))
return np.nansum(x)
浏览 3提问于2020-11-12得票数 0
2回答
在计算损失函数时。我可以手动计算损失吗？
损失=tf.reduce_mean(tf.square(np.array(预测)-np.array(Y)
然后使用Adam优化器优化这个损失
浏览 1提问于2018-03-03得票数 0
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1回答
在Keras中，优化器(默认优化器)默认情况下会最小化损失函数。有没有什么方法可以让优化器最大化损失函数？
浏览 46提问于2019-07-15得票数 1
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众所周知，keras中的sparse_categorical_crossentropy可以得到每个类别之间的平均损失函数。但是如果只有一个特定的类别是我最关心的呢？例如，如果我想将基于此类别的精度(=TP/(TP+FP))定义为损失函数，我该如何编写它？谢谢!
我的代码是这样的：
from keras import backend as K
def my_loss(y_true,y_pred):
y_true = K.cast(y_true,"float32")
y_pred = K.cast(K.argmax(y_pred),"float32"
浏览 0提问于2018-04-25得票数 3
1回答
我试图在LightGBM中为回归问题实现一个自定义丢失函数。内在指标对我没有多大帮助，因为它们会惩罚离群点.有没有办法将r2_score从sklearn中用作LightGBM的损失函数？
浏览 0提问于2020-04-01得票数 2
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我知道，使用Flux.jl，我可以通过julia> Flux.params(model)来获取参数，但是输出并没有告诉我模型本身实际存在多少个总参数。是否有一个函数来检查这个，或者用一个编程的方法来计算这个？
浏览 1提问于2021-06-27得票数 1
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1回答
我的模型结构如下所示。
我已经构建了model_1并获得了loss_1。此外，我尝试在get_loss()函数中添加pretrained_model的预测过程，在该函数中我可以获得out_1。我想把loss_1和loss_2的和作为model_1的直接损失。
由于tensorflow的静态图形机制，作为keras的后端，我的代码似乎是错误的。
我怎么发动汽车呢？
def get_loss(y_true, y_pred):
loss_1 = fun(y_true, y_pred) # this line is OK
loss_2 = pretrained_model(
浏览 0提问于2018-03-12得票数 1
我想在美国315模块上运行PVWatts模型(具体地说是获取pvwatts_dc)，这个模块似乎没有出现。我要做的是复制手册中的步骤，它只需要系统DC大小。
当我进入功率模型时，公式说g_poa_effective必须已经修正了入射角损失。我该怎么做这个修正？我考虑过使用物理校正公式pvlib.pvsystem.physicaliam(aoi)，但这是正确的轨道吗？
浏览 0提问于2018-10-23得票数 0
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除了squared_error之外，我还可以使用哪些其他的丢失函数/错误函数？
我翻阅了，却找不到任何有帮助的东西。
我找到了大脑脚本的文档，但没有在python中找到。
任何帮助都是惊人的:)
浏览 0提问于2018-11-29得票数 0
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