请教一下关于loss部分的修改

[maxwell-five]

我目前将其他模型移植到BasicTS,但是面临问题是移植模型的loss部分需要多个损失项的相加，loss = loss1(data1)+loss2(data2)+....，但BasicTS框架中losses.py由于自定义损失函数被包装了，传参只有input_data, target_data两个，是否有解决方案？

[zezhishao]

您可以参考STEP的loss。
总的来说，目前自定义loss函数的参数输入需要满足下述限制：

def customized_loss(prediction, real_value, other_param_1, other_param_2, ..., null_val=np.nan):
    # main loss
    pass

其中，prediction, real_value, other_param_1, other_param_2, ...,这些参数是和runner的forward函数的返回值相匹配的。换句话说，runner的返回值会自动作为参数注入到loss中。同理您可以参考STEP的runner。

最后一个参数，null_val是用来识别数据集中需要被忽略的异常点，默认一般为np.nan。您可以通过CFG.NULL_VAL在配置文件中进行设定。例如，对于交通数据集来说，0值一般是异常值（传感器宕机）。我们不希望模型强制拟合这些异常值，此时的NULL_VAL就会被设定为0.0，再进一步采用masked_mae等指标。