对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
实现1采用了(1.0-self.label_smooth)*target + self.label_smooth/self.class_num实现,与原始公式不太一样。 后续在了解到pytorch的clamp接口后,发现能够利用其能正确实现原公式,见实现2。 3. 实验验证 ① 交叉熵损失正确率,与标准的交叉熵比较: loss1 = nn.CrossEntropyLoss() loss2 = CELoss(label_smooth...
结果输出一致,实现没问题。 该函数 CrossEntropyLoss 是将 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 组合在一个类中。 所以也测试下 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 结合输出结果是否也一致。 import numpy as np import torch x = np.array([ [ 0.1545 , -0.5706, -0.0739 ], [ 0.2990, 0.1373, 0.078...
PyTorch中的交叉熵损失函数 在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算交叉熵损失。这个函数集成了softmax计算和交叉熵损失的计算,使得我们能够直接使用原始的logits作为输入,而不需要先对它们进行softmax归一化。 代码示例 下面我们将通过一个实际的例子来展示如何在PyTorch中实现交叉熵损失函数。 importtorc...
loss = nn.CrossEntropyLoss() 1.2:初始化模拟网络的最后一层输出 input = torch.randn(3, 3, 5, requires_grad=True) input:这里是一个[3,3,5]的张量,一般是作为网络的最后一层输出,也就是在计算softmax函数之前的输出。如:在nlp翻译,填空等任务中,第一个维度3指的是batch_size的大小,第二个维度一般...
importtorchdefmy_cross_entropy(input,target,reduction="mean"):# input.shape: torch.size([-1, class])# target.shape: torch.size([-1])# reduction = "mean" or "sum"# input是模型输出的结果,与target求loss# target的长度和input第一维的长度一致# target的元素值为目标class# reduction默认为mean...
Pytorch CrossEntropyLoss 用例 交叉熵计算损失 import torch loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() v1 = torch.tensor([[0.1, 0.7, 0.2]]) v2 = torch.tensor([[0.2, 0.3, 0.5]]) v3 = torch.tensor([[0.8, 0.1, 0.1]]) t1 = torch.tensor([0], dtype=torch.long)...
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...
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss #计算交叉熵损失 loss = loss_fn(logits, targets) print('交叉熵损失:', loss.item() ``` 解释上述代码: 1. 首先,我们导入了PyTorch库。 2.然后,我们设置了随机种子以确保结果可复现。 3. 接下来,我们假设有4个样本,每个样本有3个类别。我们使用`torch.randn`函数生成了...