torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) This criterion computes the cross entropy loss between input logits and target. 该函数计算输入 logits 和目标之间的交叉熵损失。 参数 weight (Tensor, 可选): 一个形状...
nn.CrossEntropyLoss() 函数是 PyTorch 中用于计算交叉熵损失的函数。其中 reduction 参数用于控制输出损失...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) #FUNCTION torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0...
returntorch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) 可以看到torch.nn下面的CrossEntropyLoss类在forward时调用了nn.functional下的cross_entropy函数,当然最终的计算是通过C++编写的函数计算的。 3.2 不同点 不同点1:在使用nn.CrossEnt...
CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘mean’, label_smoothing=0.0) 1. 类别的分类问题。参数weight给定时,其为分配给每一个类别的权重的一维张量(Tensor)。当数据集分布不均衡时,这是很有用的。
return loss3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2. 采用pytorch的crossentropy 将crossentropy的reduction='none' 改变input,target的shape:需要将input变为:bc-1, target:b*-1 example具体代码: import torch import torch.nn as nn ...
在处理包含多个损失函数融合的场景时，如CTC损失与交叉熵损失（cross entropy loss）融合使用，可能会遇到nan问题。为了解决这个问题，可以采取类似的方法，将`reduction`参数设置为"none"，得到一个loss向量，然后根据向量中的nan值进行处理，比如对非nan损失值取平均，或者在出现全nan情况时设置loss为0。在...
import torch import torch.nn as nn # 假设有3个类别的分类问题 num_classes = 3 # 创建一个 CrossEntropyLoss 实例 criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, reduction='mean') # 假设有一个批次的数据和标签 # 原始输出(logits),形状为 [batch_size, num_classes] logits = torch.tensor([[2.0,...
1.什么是Ohem Cross Entropy Loss OHEM 全称为 “Online Hard Example Mining”,含义是在线困难样本挖掘。OhemCrossEntropyLoss 用于图像分割和目标检测中,主要针对不平衡数据分布问题,核心思想是在训练过程中只选择那些预测概率值小于阈值的困难样本进行损失计算,进而更加关注于难以分类的样本。简而言之,OHEM CrossEntropy...
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...