Pytorch如何自定义Loss

将Loss视作单独的层，在forward函数里写明loss的计算方式，无需定义backward

class MyLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyLoss, self).__init__()
        print '1'
    def forward(self, pred, truth):
        return  torch.mean(torch.mean((pred-truth)**2,1),0)

初始化函数一定要添加 

super(MyLoss, self).__init__()

否则出现 AttributeError: 'MyLoss' object has no attribute '_forward_pre_hooks' 错误。

要打印loss可以用

loss.data.cpu().numpy()[0]

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