mean() if __name__ == '__main__': # Example of using LabelSmoothingCrossEntropy criterion = LabelSmoothingCrossEntropy(smoothing=0.1) input = torch.Tensor([[-2.2280, -1.2998, -1.7275, -1.2504, -1.8609], [-1.9066, -2.8856, -1.1829, -1.3866, -1.4301], [-1.0275, -1.8822, -2.0455, ...
import torch.nn.functional as F import torch import torch.nn as nn #img:torch.size([3,6]) #label:torch.size([3]) #batch_size = 3,num_class=6 image = torch.randn(3,6) label = torch.tensor([4,0,2]) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(image,label) loss ...
C]# final_target: [N]# 定义交叉熵损失函数criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失loss=criterion(final_output, final_target)# 打印损失值print(loss.item())```### 解释- **`final_output`**:这是一个形状为`[N, C]`的张量,每一行表示一个样本的预测概率...
cross_entropy 函数的定义如下: ```python import torch from torch.nn import CrossEntropyLoss criterion = CrossEntropyLoss( reduction="mean") ``` 其中,参数`reduction` 用于指定损失函数的计算方式,可选值有 "none"、"mean" 和 "sum"。默认情况下,cross_entropy 函数采用 "mean" 方式计算损失,即对各个...
二元交叉熵损失(Binary Cross-Entropy Loss / BCE Loss):适用于二分类问题,衡量的是sigmoid函数输出的概率与真实标签间的距离。 多分类交叉熵损失(Categorical Cross-Entropy Loss):对于多分类问题,每个样本可能属于多个类别之一,使用softmax函数和交叉熵损失。
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
CrossEntropyLoss函数的使用非常简单,只需要将模型输出(logits)和真实标签作为输入即可。例如,假设我们有一个分类问题,共有10个类别,我们可以定义一个模型输出logits和对应的真实标签targets,然后使用CrossEntropyLoss计算损失: criterion = nn.CrossEntropyLoss() loss = criterion(logits, targets) 其中,logits是模型输出...
super(CrossEntropy2d,self).__init__() self.criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=True) def forward(self,out,target): n, c, h, w = out.size() # n:batch_size, c:classout = out.view(-1,c) # (n*h*w,c) ...
This criterion combines nn.LogSoftmax()and nn.NLLLoss()inone singleclass. emmmm… 好吧,也许pytorch的cross entropy函数实现当中内置了softmax的计算,也就是说,输入向量我们不需要手动将其进行归一化操作。 我们对这一假设进行尝试,重新定义cross entropy函数: ...
criterion = nn.CrossEntropyLoss() 接下来,定义模型的预测值和真实标签: outputs = model(inputs) labels = torch.argmax(outputs, dim=1) 最后,使用交叉熵损失函数计算损失: loss = criterion(outputs, labels) 4.相关概念 在使用交叉熵损失函数时,有一些相关的概念需要了解: - Softmax函数:Softmax函数用于...