defcategorical_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):num_classes=y_true.shape[1]return-np.mean(np.sum(y_true*np.log(y_pred+1e-9),axis=1))# 示例用法 # 二分类 y_true_binary=np.array([[0],[1],[1],[0]])y_pred_binary=np.array([[0.1],[0.9],[0.8],[0.4]])loss_binary=binary...
### 代码示例```pythonimporttorchimporttorch.nn as nn# 假设 final_output 和 final_target 已经定义好# final_output: [N, 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...
五. Label Smoothing CrossEntropyLoss实现 基于上一节的交叉熵实现增加标签平滑功能,代码如下: class CELoss(nn.Module): ''' Cross Entropy Loss with label smoothing ''' def __init__(self, label_smooth=None, class_num=137): super().__init__() self.label_smooth = label_smooth self.class_n...
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。
由此,实现了Cross Entropy Loss 前向的 tensor parallelism 方案。 反向的实现 在前面我们证明了Cross Entropy 反向的机制:即 input(logits) 的softMax 在label 位置减去 1 即得到grad, 如果采用mean的方式,则结果再除以 batch size,代码如下: def backward( ctx: "ParallelCrossEntropy", # 存储了前向计算的soft...
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...
从上面代码可知:input和target是Tensor格式,并且先计算log_softmax,再计算nll_loss。(实际上softmax计算+ log计算 + nll_loss 计算== 直接使用CrossEntropyLoss计算) 2.1 通过softmax+log+nll_loss 计算CrossEntropyLoss 我们直接在语义分割中应用: 下面softmax函数肯定输出的是网络的输出预测图像,假设维度为(1,2,...
这段代码是通过卡损失阈值的形式实现Ohem Cross Entropy Loss,看到: self.thresh=-torch.log(torch.tensor(thresh,requires_grad=False,dtype=torch.float)).cuda() 在此处进行了概率和损失的近似转化。 4.使用概率和损失的近似转化的目的是啥呢? 加速计算。由于计算概率概率值需要使用softmax函数,这个函数包含指数...