此外,nn.CrossEntropyLoss内部会先将输出使用softmax方式转化为概率的形式,然后再使用f.nll_loss函数计算交叉熵。因此,可以说CrossEntropyLoss() = log_softmax() + NLLLoss()。 在使用f.nll_loss时,需要传入两个参数:input和target。其中,input是网络预测的输出,形状为(batch_size, C),其中C为类别的个数;ta...
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...
F.nll_lossthrows aRuntimeErrorwhen passing in empty tensors. This works on CPU. See also#31472,#31491. minimal repro: importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput_size=[2,3,0,7]reduction="mean"device='mps'input_cpu=torch.rand(input_size,requires_grad=True,device='cpu')input_mps=input_...
相比于公式2来说,Focal Loss添加了参数γ从置信的角度来加权Loss值。假如γ设置为0,那么公式3蜕变成了基于类别的加权也就是公式2;下面重点看看如何通过设置参数r来使得简单和困难样本对Loss的影响。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...
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之后为[[1 0 0], [0 1 0], [0 0 1]],这样点乘时,只有元素为1的位置上有值,而且因为乘的是1,所以点乘的计算结果就是x_soft_log对应的元素。既然...
常用参数说明如下: 给定图: 其对应的稀疏邻接矩阵构造代码如下: import torch from torch_sparse import SparseTensor from torch_geometric.utils import to_undirected edge_index = torch.LongTensor( [[0, 0, 0, 1, 2, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 2, 3, 5, 4, 6]]) ...
该激活函数的形式是 $y=max(x,T(x))$ ,其中 $T(x)$ 代表简单高效的空间上下文特征提取器。由于使用了空间条件,FReLU简单地将ReLU和PReLU扩展为具有像素化建模能力的视觉参数化ReLU 在这里插入图片描述 2. 代码复现 2.1 下载并导入所需要的包 !pipinstallpaddlex%matplotlibinlineimportpaddleimportpaddle.fluid...
hidden_size# 把前面的结果输入给最后一层全连接网络output=self.fc(output)# output尺寸为:batch_size, output_size# softmax函数output=self.softmax(output)returnoutput,hidden 这里,有个地方需要注意,和我上次的循环神经网络简介中介绍的RNN模型不同,多了一个embedding层。这里要特别提一下,embedding层是RNN,...