Torch，如何在批量优化期间获取损失值的张量
2017-4-6 18:15:23
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我正在使用批量优化在训练集上进行网络训练，并且我想获取包含每个训练示例损失的损失向量。
更具体地说，我正在使用大小为3x64x64的图像，并将其大小为64的批次。 因此，我的输入是大小为64x3x64x64的张量。
在训练期间，当我编写
output = net：forward（input）
loss = criterion：forward（input，target）
loss是一个数字，但我想获得一个张量（大小为64），其中包含每个图像批次中的一项，对应于该精确图像的损失值。
有没有一种方法可以做到这一点，而不需要在输入张量的第一个维度上进行循环？
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用户3754413
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forward方法调用另一个方法，即updateOutput方法，它可以被覆盖。例如，在 MSECriterion() 的情况下，您可以通过注释对THNN库的调用并编写自己想要的标准来更改此方法。也就是，对所有的元素进行常规逐元素减法，然后平方(再次逐元素)并除以总数据点数量(再次逐元素); 然后将输出作为张量返回。一旦更改了此内容，您还需要使用
luarocks make rocks/[文件夹中的 scm 文件]重新编译 nn package，然后导航到 nn 文件夹。