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I was trying to train a model in C++ API (libtorch) and got bad results. I then compared in a detailed way to pytorch. My network is very simple (linear with 4 inputs and outputs and only one hidden layer). In order to compare I set all in sequential in the dataloader (on both sides : shuffle=False in python and SequentialSampler for the dataloader in API), the same random seed, same batch size and learning rate, same optimizer (SGD), same loss function. And the results were still bad in API and good in python.
我试图用C++API(Libtorch)训练一个模型，但得到了很差的结果。然后，我详细地将其比作柴火。我的网络非常简单(线性，有4个输入和输出，只有一个隐藏层)。为了进行比较，我在dataloader中按顺序设置了ALL(两端：在Python中的Shuffle=False，在API中的DataLoader的SequentialSsamer)、相同的随机种子、相同的批大小和学习速率、相同的优化器(SGD)、相同的损失函数。而且在API中的结果仍然很差，在Python中的结果仍然很好。
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I finally found that in torch API the mse_loss reduction is set by default to mean, which seems to be much less efficient than what is common in python (reduction='sum'). This is done through:
我最终发现，在Torch API中，MSE_LOSS REDUCTION缺省设置为Mean，这似乎比在Python中常见的设置(Reduction=‘sum’)要低得多。这是通过以下方式完成的：
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退出namespace F = torch::nn::functional;
auto loss = F::mse_loss(output, target, F::MSELossFuncOptions(torch::kSum));
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