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前面我们学习了pytorch中两种模式的损失函数，一种是nn,另外一种是functional，本文将讲解pytorch中已经封装好的损失函数。其实nn的方式就是类，而functional的方式就是方法。nn中使用的也是functional。
损失函数中的参数
无论是nn还是functional，大多数的损失函…本文重点
前面我们学习了pytorch中两种模式的损失函数，一种是nn,另外一种是functional，本文将讲解pytorch中已经封装好的损失函数。其实nn的方式就是类，而functional的方式就是方法。nn中使用的也是functional。
损失函数中的参数
无论是nn还是functional，大多数的损失函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数，因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。
如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss
如果 reduce = True，那么 loss 返回的是标量 ，此时：
如果 size_average = True，返回 loss.mean();
如果 size_average =False，返回 loss.sum();
般损失函数默认：求所有损失的均值
L1Loss（L1损失函数）
