loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(logits, targets) print(loss) 五、实践建议 优先选择BCEWithLogitsLoss:因为它自动处理了sigmoid激活,减少了计算步骤,且数值稳定性更好。 注意数据预处理:确保输入到BCEWithLogitsLoss的logits没有经过任何形式的激活处理。 灵活调整:根据模型的具体结构和需求,合理选择损失...
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...
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 ...
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...
示例1: _weighted_cross_entropy_loss ▲點讚 7▼ # 需要導入模塊: from torch.nn import functional [as 別名]# 或者: from torch.nn.functional importbinary_cross_entropy_with_logits[as 別名]def_weighted_cross_entropy_loss(preds, edges):""" Calculate sum of weighted cross entropy loss. "...
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...
问题已解决:我认为这确实是paddlepaddle的F.binary_cross_entropy_with_logits函数实现的一个潜在bug——函数本身可以使用,只不过它本应该支持的一个功能,实际上却不支持。 解决这个问题的方法很简单:对于两类分类问题,网络最后全连接层的输出如果是2个数,则可以用F.cross_entropy函数来计算损失。但是其实这时候可以让...
binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weight=None) 参数: input-任意形状的张量作为非标准化分数(通常称为 logits)。 target-与输入具有相同形状的张量,其值介于 0 和 1 之间 weight(Tensor,可选的) -手动重新调整权重(如果...
run python test/test_ops_gradients.py -k "test_fn_fwgrad_bwgrad_nn_functional_binary_cross_entropy_with_logits" gradcheck ends up failing. Traceback (most recent call last): File "/raid/rzou/pt/debug-cpu/test/test_ops_gradients.py", line 196, in test_fn_fwgrad_bwgrad self._check_...