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LibTorch之损失函数

在LibTorch中，计算损失函数的实现相对简单直接。以下是一个典型的使用示例：

import torchloss = torch.nn.NLLLoss()prediction = net(prediction_data)loss_value = loss(prediction, batch_target)

官方案例使用

以下是一个基于LibTorch的完整网络架构实现，结合MNIST手写数字分类任务：

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimclass Net(nn.Module):    def __init__(self):        super(Net, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(784, 64)        self.fc2 = nn.Linear(64, 32)        self.fc3 = nn.Linear(32, 10)        def forward(self, x):        x = self.relu(self.fc1(x.view(x.size(0), 784)))        x = torch.nn.functional.dropout(x, 0.5, training=True)        x = self.relu(self.fc2(x))        x = torch.nn.functional.log_softmax(self.fc3(x), dim=1)        return xnet = Net()criterion = nn.NLLLoss()optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(10):    for batch in data_loader:        optimizer.zero_grad()        output = net(batch.data)        loss = criterion(output, batch.target)        loss.backward()        optimizer.step()        if batch_idx % 100 == 0:            print(f"Epoch: {epoch+1}, Batch: {batch_idx}, Loss: {loss.item()}")

模型训练

模型部署

通过PyTorch的高效接口，可以将训练好的模型部署到实际应用中。由于LibTorch基于PyTorch，模型可以方便地导出并在移动设备上运行。

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