numpy 实现 import numpy as np def cross_entropy(y_true, y_pred): # 确保y_true是一维的,对于多分类,通常y_true是one-hot编码形式 y_true = np.array(y_true) # 计算每个样本的交叉熵,然后平均 if y_true.ndim == 1: # 单个样本 loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pred)) else: # 多...
importtorchx=torch.tensor([[0.1,0.7,0.2]])y=torch.tensor([1])loss=torch.nn.CrossEntropyLoss()out=loss(x,y)print(out) 运行结果如下 tensor(0.7679) 2维-numpy实现 importnumpyasnpx1=np.array([0.1,0.7,0.2])y1=np.array([0,1,0])x1_exp=np.exp(x1)softmax1=[i/x1_exp.sum()foriinx1...
defbinary_cross_entropy_loss(y_true,y_pred):return-np.mean(y_true*np.log(y_pred)+(1-y_true)*np.log(1-y_pred))# 多分类交叉熵损失函数 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))#...
importtorchimporttorch.nn as nnimportnumpy as np entroy=nn.CrossEntropyLoss() input= torch.Tensor([[-0.7715,-0.6205,-0.2562]]) target=torch.tensor([0]) output=entroy(input,target)print(output)#采用CrossEntropyLoss计算的结果。myselfout = -(input[:,0])+np.log(np.exp(input[:,0])+np....
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...
纯numpy实现纯numpy实现Relu、Softmax、CrossEntropyLoss,仅仅实现了基础功能(果然我还是太菜了QAQ),后面会出一期写算子的教程,将会主要讲述怎么用以numpy写的Conv2D、Pool2D等简单算子转成Paddle算子组网。此项目为后期教程组成部分。 项目主体 Relu In [ ] import numpy as np class Relu(object):...
实现pytorch中CrossEntropyLoss概念的核心步骤在于理解其数学公式与实际代码的对应关系。基于pytorch官方文档，CrossEntropyLoss的公式涉及了类别数量C以及批次大小batch_size。在进行实现时，首先需要定义一个类，利用numpy进行操作。这里的input相当于公式中的x，target对应公式中的class。核心代码中，主要通过循环...
1#svm loss 的实现 softmax.py23importnumpy as np4fromrandomimportshuffle56defsoftmax_loss_naive(W, X, y, reg):7"""8用循环实现softmax损失函数9D,C,N分别表示数据维度,标签种类个数和数据批大小10Inputs:11- W (D, C):weights.12- X (N, D):data.13- y (N,): labels14- reg: (float...
把output和target的数据通过debug获取出来单独计算尝试一下,下面的代码中,同时我使用numpy自己实现了一遍CrossEntropyLoss的计算,可以直接跳过查看最后调用nn.CrossEntropyLoss的部分。 import torch import numpy as np def my_softmax(x): output = np.zeros(x.shape) ...
损失函数总结以及python实现:hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失),损失函数在机器学习中的模型非常重要的一部分,它代表了评价模型的好坏程度的标准,最终的优化目标就是通过调整参数去使得损失函数尽可能的小,如果损失函数定义错误或者