f.nll_loss是PyTorch中的一个损失函数,用于计算负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss)。它的计算方式是在函数内部不含有提前使用softmax转化的部分。换句话说,当你使用这个损失函数时,网络模型的输出不会提前经过softmax处理。 此外,nn.CrossEntropyLoss内部会先将输出使用softmax方式转化为概率的形式,然后再使...
pytorch f.nll_loss用法 torch.nn.functional.nll_loss是一个损失函数,用于计算负对数似然损失。 它的用法如下: python loss = nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, ignore_index=-100, reduction='mean') 参数说明: - input:模型的输出,大小为(N,C)。通常是通过模型进行分类得到的结果。 -...
import torch import torch.nn as nn m = nn.LogSoftmax() loss = nn.NLLLoss() # input is of size N x C = 3 x 5 # this is FloatTensor containing probability for # each item in batch for each class input = torch.randn(3, 5) # target is LongTensor for index of ...
当γ设置为2时,对于模型预测为正例的样本也就是p>0.5的样本来说,如果样本越容易区分那么(1-p)的部分就会越小,相当于乘了一个系数很小的值使得Loss被缩小,也就是说对于那些比较容易区分的样本Loss会被抑制,同理对于那些比较难区分的样本Loss会被放大,这就是Focal Loss的核心:通过一个合适的函数来度量简单样本...
(device)output_cpu=F.nll_loss(input_cpu,target_cpu,reduction=reduction)# tensor(nan, grad_fn=<NllLoss2DBackward0>)output_mps=F.nll_loss(input_mps,target_mps,reduction=reduction)# RuntimeError: [srcBuf length] > 0 INTERNAL ASSERT FAILED at "/Users/hvaara/dev/pytorch/pytorch/aten/src/...
很显然,F.cross_entropy()的第一步和第二步通过调用log_softmax()实现,第三步通过调用nll_loss(). 一个说明nll_loss()作用的简单代码如下: 运行结果: nll_loss()以第二参数为索引,返回第一参数的对应元素的相反数。 从数学公式上讲,第三步应该先将标签转换为one-hot编码。
NLLloss在pytorch定义 pytorch cross entropy loss,损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程:在一个批次(batch)前向传播完成后,得到预测值,然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值,反向传播去更新权值和偏置等参
torch.from_numpy(y).long()78soft_out = F.softmax(x,dim=1)#给每个样本的pred向量做指数归一化---softmax9log_soft_out = torch.log(soft_out)#将上面得到的归一化的向量再point-wise取对数10loss = F.nll_loss(log_soft_out, y)#将归一化且取对数后的张量根据标签求和,实际就是计算loss的过程"...
loss = F.cross_entropy(x, y) print(loss) 从下图可以看出来F.softmax+torch.log+F.nll_loss=F.cross_entropy,结果均为2.6554 若把标签y更改一下: y = np.array([1, 3, 0]) 改为3并不会报错,但是当改为一个大于等于5的数字就会报错
F.nll_loss(log_soft_out, y):对取对数的结果,根据y的值,(y值是索引),找到对应的值,黄色部分,各自取相反数再相加,求平均 (3.4519+3.4519+4.4519)/3 = 3.7852 所以: cross_entropy函数:softmax->log->nll_loss 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 ...