torch 实现 from torch.nn import functional as F input = torch.randn(3, 5) target = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64) loss = F.cross_entropy(input, target) >> loss input = torch.tensor([[0.5,0.5]]) target = torch.tensor([1]) loss = F.cross_entropy(input, target) lo...
在torch 的 cross_entropy 接口中,可以对多个样本计算交叉熵,然后再加权平均。 下面的脚本简单演示了 torch 的 cross_entropy 的实现逻辑。 importtorchimporttorch.nn.functionalasF# Assuming there are 3 categories and a batch size of 2logits=torch.tensor([[0.5,0.3,0.2],[0.1,0.7,0.2]])labels=torch.t...
我们使用`torch.randn`函数生成了一个随机的张量`logits`,表示模型预测的概率值(未经过softmax)。 5. 使用`nn.CrossEntropyLoss(`实例化了交叉熵损失函数`loss_fn`。 6. 最后,我们使用`loss_fn`计算了交叉熵损失,并通过`loss.item(`输出了损失的数值。 需要注意的是,`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数内部会...
探究 torch 中的两个交叉熵接口：CrossEntropyLoss 与 cross_entropy。日常编程中，这两个接口常被混用，本文深入剖析了二者在实现、应用与逻辑关系上的异同点，确保开发者对交叉熵函数有更清晰的理解，使用时不再混淆。首先，我们探讨 cross_entropy 函数。理论上，交叉熵用于度量两个概率分布之间的差异，...
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。
本文简要介绍python语言中torch.nn.functional.cross_entropy的用法。 用法: torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 参数: input(Tensor) -其中C = number of classes或在 2D 损失的情况下...
结果分析: F.softmax(x,dim=1):一行和为1 sum([0.0117, 0.0317, 0.0861, 0.2341, 0.6364])=1 softmax函数公式 torch.log(soft_out):对softmax的结果进行取对数 a =pow(math.e,1)/(pow(math.e,1)+pow(math.e,2)+pow(math.e,3)+pow(math.e,4)+pow(math.e,5)) # 0.011656230956039609近似0.0...
import torch.nn.functional as F ''' 实现cross entropy损失函数计算的三种方式 ''' input = torch.randn(10, 5, requires_grad=True) # each element in target has to have 0 <= value < C target = torch.tensor([1, 0, 4, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 1]).long() ...
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...
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(output, target) importtorchimporttorchvisionimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as F#input is of size N x C = 3 x 5input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)#each element in target has to have 0 <= value < Ctarget = torch.tenso...