f.nll_loss是PyTorch中的一个函数,全称为negative log likelihood loss,即负对数似然损失。它通常用于分类任务中,特别是当模型的输出是类别的概率分布(经过softmax或log-softmax激活后)时。该损失函数计算的是模型预测的概率分布与真实标签之间的负对数似然值,用于衡量模型预测的准确性。 python import torch.nn.funct...
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。 -...
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...
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/...
第一种,自写交叉熵函数 pred = F.softmax(logits,dim = 1) pred_log = torch.log(pred) F.nll_loss(pred_log,torch.tensor([3])) 第二种,直接调用cross_entropy()函数 F.cross_entropy(logits, torch.tensor([3])) input = torch.randn(3, 5) ...
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"...
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。 比如上图的例子,y作one-hot之...
化---softmax log_soft_out = torch.log(soft_out)#将上面得到的归一化的向量再point-wise取对数 loss = 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 print(soft_out) print(log_soft_out) print(loss) loss = F.cross_entropy(x, y) print(loss)...
(x,dim=1)#给每个样本的pred向量做指数归一化---softmaxlog_soft_out = torch.log(soft_out)#将上面得到的归一化的向量再point-wise取对数loss = 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"""这里的loss计算式根据batch_size归一化后的,即是一个...