BCEWithLogitsLoss(Binary Cross-Entropy with Logits Loss):这是一个函数,位于torch.nn.functional模块。它接受模型输出的logits(即未经sigmoid或softmax激活的原始输出)作为输入,并在内部自动应用sigmoid函数,然后计算二元交叉熵损失。 二、主要区别 1. 输入要求 BCELoss:需要输入经过sigmoid激活的概率值(介于0和1之间...
F.binary_cross_entropy_with_logits函数和 F.binary_cross_entropy函数的reduction 参数都默认是‘mean’模式,直接使用默认值的话,结果是320个样本点的二元交叉熵的平均值, 若要计算8个图像样本的二元交叉熵的平均值,可以设置reduction=‘sum’ ,这样能得到320个样本点的二元交叉熵的和,然后除以batch_size 就能得到...
loss =binary_cross_entropy(pred, y) loss Out: tensor(0.7739) F.sigmoid + F.binary_cross_entropy The above but in pytorch: pred = torch.sigmoid(x) loss = F.binary_cross_entropy(pred, y) loss tensor(0.7739) F.binary_cross_entropy_with_logits ...
我又尝试了loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(predicts[0:1], paddle.to_tensor([0,1]).reshape([1,2]).astype('float32')),这句话可以正常执行。 因此我觉得,F.cross_entropy函数内在地把int64多类标签转换为float32类型的one-hot向量, F.binary_cross_entropy_with_logits函数在设计上也考虑...
区分BinaryCrossEntropy、BCELoss和BCEWithLogitsLoss 0. 缘起 笔者在重构mindspore/models下stargan代码时,发现了ClassificationLoss类,其代码如下: class ClassificationLoss(nn.Cell): """Define classification loss for StarGAN""" def __init__(self, dataset='CelebA'): ...
然而,f.binary_cross_entropy_with_logits所使用的公式稍有不同。这个函数在计算损失时考虑了logits(未经softmax处理的原始输出)和labels(真实标签)。其数学公式如下: L=1−tlog (1+e−z)L = 1 - t \log(1 + e^{-z})L=1−tlog(1+e−z) 其中: zzz 是模型的logits输出。 ttt 是与zzz对应的...
target = torch.empty(3).random_(2) loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(input, target) loss.backward() # input is tensor([ 1.3210, -0.0636, 0.8165], requires_grad=True) # target is tensor([0., 1., 1.]) # loss is tensor(0.8830, grad_fn=<BinaryCrossEntropyWithLogitsBackward...
在PyTorch中,torch.binary_cross_entropy_with_logits函数用于计算二分类任务的交叉熵损失,它接受模型的logits(即未经sigmoid激活的原始输出)和真实标签作为输入。当你遇到RuntimeError,特别是关于输出形状(shape)的问题时,这通常意味着输入的形状不满足函数的要求。 以下是一些可能导致RuntimeError的原因及其解决方案: 输...
binary_cross_entropy_with_logits 接受任意形状的输入,target要求与输入形状一致。切记:target的值必须在[0,N-1]之间,其中N为类别数,否则会出现莫名其妙的错误,比如loss为负数。 计算其实就是交叉熵,不过输入不要求在0,1之间,该函数会自动添加sigmoid运算 ...
with torch.no_grad(): var.clamp_(min=eps) # Calculate the loss loss = 0.5 * (torch.log(var) + (input - target)**2 / var) if full: loss += 0.5 * math.log(2 * math.pi) if reduction == 'mean': return loss.mean()