pytorch 代码损失函数l2正则化代码
在PyTorch中，使用L2正则化的方式主要有两种：直接计算L2范数和使用weight_decay参数。
L2正则化是一种常用的正则化方法，也叫权重衰减（weight decay），它的原理是为了防止模型过拟合。L2正则化可以通过在损失函数中添加正则项的方式进行实现，正则项是模型的权重矩阵（或向量）的平方和与一个惩罚系数的乘积。
下面我们来介绍两种在PyTorch中实现L2正则化的方法。
方法一：直接计算L2范数
直接计算L2范数是最常见的L2正则化的方式。在PyTorch中，可以通过函数计算一个张量的L2范数。正则化项可以通过对模型的参数进行迭代并计算它们的L2范数之和来实现。
以一个简单的线性回归模型为例，模型的损失函数为均方误差（MSE），我们可以在计算损失的同时添加正则项。
首先，我们定义一个数据集，包含输入和目标输出：
```python
import torch
#定义数据集
x = torch.randn(100, 1)
y = 2 * x + torch.randn(100, 1) * 0.1
```
接下来，我们定义一个线性回归模型，模型的参数需要加上requires_grad=True以启用自动求导：
```python正则化是为了防止
#定义线性回归模型
class Module):
def __init__(self):
super(LinearRegression, self).__init__()
self.linear = Linear(1, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
model = LinearRegression()
```
然后，我们定义损失函数和优化器：
```python
#定义损失函数和优化器
criterion = MSELoss()

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