实现流程 下面是实现"pytorch cross_entropy"的步骤表格: 具体指导 步骤一:导入必要的库 首先,我们需要导入PyTorch库: importtorchimporttorch.nnasnn 1. 2. 步骤二:准备数据 接下来,我们准备训练数据和标签: # 假设有5个类别num_classes=5# 假设有10个样本batch_size=10# 随机生成训练数据和标签inputs=torch....
''' loss2=F.cross_entropy(input,target, ignore_index=0) print('loss2',loss2) ''' 计算cross entropy损失函数的步骤: 先对输入的input(这时候的input tensor必须是2-dimension:shape [num_samples,num_classes]) 进行F.softmax(input,dim=1) 得到当前sample样本在每个类别上的分类概率值之后,再对概率...
F.cross_entropy先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下: torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentationtorch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average…
pytorch x=torch.tensor(x) output=torch.softmax(x,dim=0)print(output)#tensor([0.0467, 0.1040, 0.8493], dtype=torch.float64) cross-entropy 交叉熵是分类任务的常用损失,用来衡量两个分布的不同。通常以真实分布和预测分布作为输入。 #Cross Entropy Lossdefcross_entropy(y, y_pre): N=y_pre.shape[...
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...
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...
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...
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...
pytorch实现crossentropy损失函数计算⽅式 均⽅损失函数：这⾥ loss, x, y 的维度是⼀样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为⼀般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。(...