array([2,3,4]) print(cross_entropy_loss(logits_2d, labels_1d)) 输出: 1.4519143959375933 再用PyTorch验证一下: import torch import torch.nn as nn # 假设有一个大小为(3, 5)的张量,表示3个样本的5个类别的得分 scores = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], [2.0, 3.0, 4.0, ...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) 最常用的参数为 reduction(str, optional) ,可设置其值为 mean, sum, none ,默认为 mean。该参数主要影响多个样本输入时,损失的综合方法。mean表示损失为多个样本的平均值,sum表示...
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...
In the script below, the result of torch.nn.CrossEntropyLoss() is compared with hand-calculated result of cross-entropy loss. It is testified that torch.nn.CrossEntropyLoss() takes the input of raw network output layer, which means the computation of softmax layder in included in the functi...
log_output=torch.log(soft_output) print('log_output:\n',log_output) #对比softmax与log的结合与nn.LogSoftmaxloss(负对数似然损失)的输出结果,发现两者是一致的。 logsoftmax_func=nn.LogSoftmax(dim=1) logsoftmax_output=logsoftmax_func(x_input) ...
在实现的类中，考虑到了torch.nn.CrossEntropyLoss的两个关键参数：weight和size_average。weight参数是一个张量，其维度为类别数量C，用于给不同类别的样本赋予不同的权重。size_average参数则是一个布尔值，默认为True，表示计算结果的平均值。若设置为False，则不会对损失值求平均，而是直接求和。为了...
torch.nn.CrossEntropyLoss调用了函数F.cross_entropy,与tf中不同的是,F.cross_entropy执行包含两部分log_softmax和F.nll_losslog_softmax主要用于解决函数overflow和underflow,加快运算速度,提高数据稳定性...
解决inf问题的方法之一，是通过在计算loss时设置参数`zero_infinity`为True，这样可以将无穷大的loss值置零，避免其对梯度产生影响。在CTC损失函数中，通过调整参数，可以实现这一功能。当将`zero_infinity`参数设置为True时，inf值会被置为0，从而避免了梯度爆炸问题。在处理包含多个损失函数融合的场景时...
torch crossentropyloss函数的参数 英文版 Parameters of the PyTorch CrossEntropyLoss Function In the PyTorch deep learning framework, the CrossEntropyLoss function is commonly used for training classification tasks. Understanding the parameters of this loss function is crucial for effective model training. ...
torch.nn.crossentropyloss公式PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()函数用于计算分类问题中的交叉熵损失。这个损失函数的计算公式为: ``` Categorical Crossentropy = -1/batch_size * (sum(Y*log(p)) + (1-Y)*log(1-p)) ``` 其中,`Y`是目标值(one-hot编码),`p`是预测值(模型输出)。注意,这里...