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...
Reference https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html?highlight=crossentropyloss#torch.nn.CrossEntropyLoss↩︎ https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LogSoftmax.html?highlight=logsoftmax#torch.nn.LogSoftmax↩︎ https://pytorch.org/docs/stable/generat...
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 中的 Softmax 函数定义如下: def softmax(x): return torch.exp(x)/torch.sum(torch.exp(x), dim=1).view(-1,1) dim=1 用于torch.sum() 对所有列的每一行求和,.view(-1,1) 用于防止广播。 2.6,为什么不能使用均方差做为分类问题的损失函数? 回归问题通常用均方差损失函数,可以保证损失函数...
在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来计算交叉熵损失。这个类将softmax层和交叉熵损失函数结合在一起,方便我们使用。下面是一个示例: importtorchimporttorch.nnasnn# 模型输出outputs=torch.tensor([[0.1,0.2,0.7],[0.3,0.5,0.2]])# 真实标签labels=torch.tensor([2,0])# 创建交叉熵损失函数...
pytorch cross_entropy函数 **一、简介:PyTorch 中的 cross_entropy 函数** 在PyTorch 中,cross_entropy 函数是一种常用的损失函数,主要用于分类任务。它可以衡量模型预测概率分布与真实概率分布之间的差异,适用于基于神经网络的分类算法。cross_entropy 函数基于交叉熵的概念,交叉熵越大,表示模型预测与真实情况越不符...
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。
输入值先变线型模型再经logit和softmax,通过CrossEntorpy计算输出label。 以代码具体示例 代码语言:javascript 复制 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
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,导致我们按照常理写代码,会遇到问题。 tensorflow的模型训练: one-hot编码: 通过这两步骤,我们就可以计算标签和模型产生的预测结果之间的损失了。而在pytorch中,我们不需要对标签...
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-...