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
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 Pytorch's single binary_cross_entropy_with_logits function. F.binary_cross_entropy_with_logits...
的确binary_cross_entropy_with_logits不需要sigmoid函数了。 事实上,官方是推荐使用函数带有with_logits的,解释是 This loss combines a Sigmoid layer and the BCELoss in one single class. This version is more numerically stable than using a plain Sigmoid followed by a BCELoss as, by combining the ope...
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...
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...
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_...
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...
binary_cross_entropy_with_logits( self.logits, self.labels, weight=self.weight, reduction=reduction, pos_weight=self.pos_weight, ) ) paddle.core._set_prim_all_enabled(True) static_result = paddle.jit.to_static( paddle.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits, full_graph=True, )( ...
问binary_cross_entropy_with_logits产生负输出EN好奇心重的小伙伴有一种知其然，亦欲知其所以然的特性...