pytorch交叉熵损失函数计算,pytorch正则化损失函数
本文主要介绍PyTorch计算损失函数的Hessian矩阵对模型参数的详细说明。有需要的朋友可以借鉴一下，希望能有所帮助。祝大家进步很大，早日升职加薪。
00-1010序模型定义求解Hessian矩阵
目录
在实现Per-FedAvg的代码时，会遇到以下问题：
可以发现，我们需要损失函数对模型参数的Hessian矩阵。
前言
我们定义一个相对简单的模型：
类ANN(nn。模块):
def __init__(self):
超级(安，自我)。__init__()
self.sigmoid=nn。乙状结肠()
self.fc1=nn。线性(3，4)
self.fc2=nn。线性(4，5)
定义转发(自身，数据):
x=self.fc1(数据)
x=self.fc2(x)
返回x
输出模型的参数：
模型=ANN()
对于model.parameters()中的参数：
print(param.size())
输出如下所示：
火炬。大小([4，3])
火炬。大小([4])
火炬。大小([5，4])
火炬。大小([5])
模型定义
我们首先定义数据：
data=torch.tensor([1，2，3]，dtype=torch.float)
label=torch.tensor([1，1，5，7，8]，dtype=torch.float)
pred=模型(数据)
loss_fn=nn。MSELoss()
loss=loss_fn(pred，label)
然后解决第一步：
grads=torch . autograded . grad(loss，model.parameters()，retain_graph=True，create_graph=True)
输出梯度：
(张量([[-1.0530，-2.1059，-3.1589)，
[ 2.3615, 4.7229, 7.0844],
[-1.5046, -3.0093, -4.5139],
[-2.0272，-4.0543，-6.0815]]，grad_fn=TBackward0)，张量([-1.0530，2.3615，-1.5046，-2.0272)，grad_fn=SqueezeBackward1)，张量([[ 0.2945，-0.2725，-0.8159，-0.6720)，
[ 0.1936, -0.1791, -0.5362, -0.4416],
[ 1.0800, -0.9993, -2.9918, -2.4641],
[ 1.3448, -1.2444, -3.7255, -3.0683],
[ 1.2436，-1.1507，-3.4450，-2.8373]]，grad_fn=TBackward0)，张量([-0.6045，-0.3972，-2.2165，-2.7600，-2.5522)，
grad _ fn=mselossbackward backward 0))
总共可以找到四个张量，分别是损失函数对四个参数张量的梯度(两层，各有权重和偏差)。
然后，对于每个张量，求解第二步：
hessian_params=[]
对于范围内的k(长度(梯度)):
Hess _ params=torch . zeros _ like(grads[k])
对于范围内的I(grads[k])。大小(0)):
#判断是W还是B
if len(grads[k]。size())==2:
# w
对于范围内的j(grads[k])。尺寸(1)):
hess_params[i，j]=torch . autograded . grad(grads[k][I][j]，model.parameters()，retain_graph=True)[k][i，j]
else:
# b
Hess _ params[I]=torch . autograded . grad(grads[k][I]，model.parameters()，retain_graph=True)[k][i]
hessian_params.append
这里需要注意的是，模型由两层组成，每层都有一个权值和一个偏移量，其中权值参数是二维的，偏移量参数是一维的。所以在进行具体的二阶导数时，需要做出判断。
最后的hessian_params是一个列表，它包含四个张量，对应于损失函数对两层网络的权重和偏差的二阶。
以上是PyTorch计算损失函数对模型参数的Hessian矩阵示例的细节。关于PyTorch计算损失函数的Hessian矩阵的更多信息，请关注盛行IT软件开发工作室的其他相关文章！
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