legacy_get_string(size_average, reduce) return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 看上面代码也能知道input和target是必选项,并且是Tensor类型的。最后一行说明functional.cross_entropy实际计算过程就是先计算Tensor的log_softmax,然后再计算nll_loss。
pytorch 实现的代码示例如下。 importtorch### 使用 torch.nn.BCELoss ###bceLoss=torch.nn.BCELoss(reduction='mean')# 和torch.nn.CrossEntropyLoss不一样,这里直接指定目标值的概率input=torch.tensor([0.7,0.2],requires_grad=True)# 和多分类指定类别编号不一样,这里直接指定预期概率target=torch.tensor([...
cross_entropy基本代码 骑驴看代码 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss) 交叉熵损失函数是一种计算机学习中用来衡量两个分布之间差异的函数,是损失函数的一种,它常用于分类问题中的监督学习,它能够衡量模型的预测输出与真实输出之...
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...
crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output) 最后计算得到的结果为: 代码语言:javascript 复制 x_input:tensor([[2.8883,0.1760,1.0774],[1.1216,-0.0562,0.0660],[-1.3939,-0.0967,0.5853]])y_...
四.交叉熵函数的代码实现 在Python中,可以使用NumPy库或深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)来计算交叉熵损失函数。以下是使用NumPy计算二分类和多分类交叉熵损失函数的示例代码: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp # 二分类交叉熵损失函数 defbinary_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):return-np.mean(y_tr...
在编写代码实现Crossentropy Loss时,可以分为以下几个步骤: 第一步,导入必要的Python包和库。通常情况下会导入numpy,因为它是Python中处理数学运算的基础库。 import numpy as np 第二步,编写交叉熵损失函数。在分类问题中,交叉熵是一个用于衡量预测值与真实值之间差异的度量。交叉熵的计算方式如下: $$H(p, q...
因为调用F.cross_entropy函数时会通过log_softmax和nll_loss来计算损失,也就是说使用F.cross_entropy函数时,程序会自动先对out进行先算softmax,以将结果归一化到[0,1],再算log,即信息量,最后再计算nll_loss,即交叉熵。即执行F.cross_entropy时,相当于执行以下代码: soft_out = F.softmax(logits) log_soft...
一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ,结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 二. 什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子:在做分类训练的时候,如果一个样本属于第...