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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x_input:tensor([[2.8883,0.1760,1.0774],[1.1216,-0.0562,0.0660],[-1...
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))#...
使用PyTorch 内置的交叉熵损失函数来计算损失值。 # 定义交叉熵损失函数criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失loss=criterion(outputs,y)# 使用模型的输出和真实标签计算损失print(f'Loss:{loss.item()}')# 输出损失值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤5:反向传播更新模型参数 我们需要反向传播并更新模型的参数。
在PyTorch库中,可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来定义交叉熵损失函数。该类的构造函数有一些可选参数,包括weight、size_average和ignore_index等。其中,weight参数用于指定每个类别的权重,size_average参数用于指定是否对损失进行平均,ignore_index参数用于指定忽略的类别的索引。 使用CrossEntropyLoss函数的一般步骤如下:...
在具体在Python中的实现如下: # tensorflow version loss = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y), reduction_indices=[1])) # numpy version loss = np.mean(-np.sum(y_*np.log(y), axis=1)) # pytorch version entroy=nn.CrossEntropyLoss() output = entroy(input, target) 交叉熵...
Python 实现: importtorchimporttorch.nnasnn# 定义交叉熵损失函数,用于多分类问题criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 示例输入,logits的形状为[N, C],其中N是批量大小,C是类别数量# 这里有两个样本(N=2),每个样本有三个类别分数(C=3)logits=torch.tensor([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]],dtype=torch.floa...
loss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target) print('nlloss_output:\n',nlloss_output) #将结果与nn.CrossEntropyLoss()结果进行对比 cross_entropyloss=nn.CrossEntropyLoss() cross_entropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target) print('cross_entropyloss_output:\n',crossentropyloss_...
所以先来了解一下常用的几个损失函数hinge loss(合页损失)、softmax loss、cross_entropy loss(交叉熵损失): 1:hinge loss(合页损失) 又叫Multiclass SVM loss。至于为什么叫合页或者折页函数,可能是因为函数图像的缘故。 s=WX,表示最后一层的输出,维度为(C,None),LiLi表示每一类的损失,一个样例的损失是所有类...
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面是用于计算交叉熵的Python代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn #设置随机种子以便结果可复现 #假设有4个样本,每个样本有3个类别 # 模型预测的概率值(未经过 softmax) logits = torch.randn(4, 3) targets =...
# https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/dddc5d9d10317ff90f8f6c3ab48f6ee7a3a1a919/python/paddle/nn/layer/loss.py#L1438 def cross_entropy(input, # 输入数据在函数中是(在实际计算时输出的数据所以是input) label, # 标签 weight=None, # 权重 ignore_index=-100, # 指定忽略标签值 ...