火炬在批次優化過程中如何獲得損失值的張量

Question

我正在訓練一個網絡，在我的訓練集上進行批量優化，並且我希望獲得包含每個訓練示例丟失的損失向量。

更具體地說，我正在使用批量爲64的圖像（尺寸爲3x64x64）。因此，我的輸入是尺寸爲64x3x64x64的張量。

期間，當我寫

output = net:forward(input) 
loss = criterion:forward(input, target) 

loss是多少，但我想在我的批處理每幅圖像一個條目來獲得（大小64）張量，相當於該損失價值培訓精確的圖像。

有沒有辦法做到這一點沒有循環在我的輸入張量的第一維？

Answer 1

轉發方法調用另一種方法，即可以覆蓋的方法updateOutput。 例如，對於MSECriterion()，您可以通過將調用註釋到THNN庫來更改該方法，並自行編寫標準如何工作，即執行正常元素明智減法，然後平方（再次元素明智）併除以數據點的總數（再次元素明智）;然後將輸出作爲張量返回。

在導航到nn文件夾後，如果您使用luarocks make rocks/[the scm file in the folder]更改了此項目，則還需要重新編譯nn軟件包。