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。
2.2 交叉熵损失函数实现 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(i...
loss=criterion(outputs,labels) 1. 代码示例 下面是一个完整的代码示例,演示了如何使用CrossEntropyLoss函数计算交叉熵损失: AI检测代码解析 importtorchimporttorch.nnasnn# 创建CrossEntropyLoss对象criterion=nn.CrossEntropyLoss()# 准备模型输出和真实标签outputs=torch.randn(10,5)labels=torch.tensor([1,3,0,4...
Python 实现: import torch import torch.nn as nn # 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, ...
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 ...
pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理 array([[0.10786477, 0.56611762, 0.10557245], [0.4596513 , 0.13174377, 0.82373043]]) 计算softmax 在numpy中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 y=np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=1,keepdims=True)...