pytorch cross_entropy如何传入浮点型标签 在使用 PyTorch 进行深度学习时,cross_entropy损失函数通常用于计算分类问题中的损失。这一函数的正常使用需要整数型标签(即类别的索引),但在某些情况下,用户可能会意外地传入浮点型标签,这造成了一些问题。本篇博文将详细探讨如何解决“PyTorchcross_entropy如何传入
PyTorch中的cross_entropy函数在torch.nn模块中定义,并可以通过调用torch.nn.functional.cross_entropy来使用。cross_entropy函数接受两个参数:input和target。 input参数是指模型的输出,通常为一个形状为(batch_size, num_classes)的张量。其中,batch_size表示每个批次中的样本数量,num_classes表示类别的个数。 target参...
例如,在TensorFlow中,可以使用tf.keras.losses.BinaryCrossentropy和tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy类来计算二分类和多分类交叉熵损失函数。在PyTorch中,可以使用torch.nn.BCELoss和torch.nn.CrossEntropyLoss类来计算相应的损失函数。 代码来自于https://blog.csdn.net/qlkaicx/article/details/136100406 五.交...
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...
pytorch 交叉熵二分类demo 交叉熵(cross-entropy) 一、简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为阈值,凡是大于0.5的样本被认为是正类,小于0.5则认为是负类...
运行 AI代码解释 importtorchimporttorch.nn.functionalasFx=torch.randn(1,784)w=torch.randn(10,784)logits=x@w.t()# 将w与x相乘,变为x*w+b模型 pred=F.softmax(logits,dim=1)pred_log=torch.log(pred)# 这里为了示例,设置了pred的log值作为对照 ...
在PyTorch框架中,处理二分类问题时经常会用到两种损失函数:binary_cross_entropy(BCELoss)和binary_cross_entropy_with_logits(BCEWithLogitsLoss)。尽管它们的目的相似,但在使用方法和内部实现上存在显著差异。本文将简明扼要地介绍这两种损失函数,帮助读者在实际应用中选择合适的工具。 一、概述 BCELoss(Binary Cross-...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来实现交叉熵损失的计算。这个函数在内部使用了log_softmax函数,它首先对模型输出进行softmax操作,然后计算对数概率。在此基础上,它将真实标签与对数概率进行比较并计算交叉熵损失。 CrossEntropyLoss函数的使用非常简单,只需要将模型输出(logits)和真实标签作为输入即可。
先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, ...
Pytorch的cross_entropy自动对输入(input),也就是上面的pred4进行log_softmax,按照上面的计算,pred4经过处理变成 [[-1.682, -1.1818, -1.0817, -1.7820], [-1.7109, -1.5109, -1.3111, -1.1110]] 按照公式H(p, q) = -(1 * -1.682 + 1 * -1.1818 + 1 * -1.3111 + 1 * -1.1110) = 5.2859,默认...