torch.nn.functional.binary_cross_entropy 是一个函数,用于计算目标和输出之间的二元交叉熵损失。这通常用于二分类问题。输入通常是对数概率(即经过sigmoid激活后的输出)和目标标签(必须是0或1)。 torch.nn.BCELoss 是一个类,实现了相同的二元交叉熵损失,但可以作为模型的一部分被实例化。它在用法上与
问torch.nn.functional.binary_cross_entropy和torch.nn.BCEloss()差EN前缀和：什么是前缀和，顾名思义前面数字的和嘛，对于一组数据，a1,a2,a3,a4,……an 1到4的前缀和就是a1+a2+a3+a4. 3到7的前缀和就是a3+a4+a5+a6+a7. 前缀和解释完毕。如果用s集合表示前缀和，下标i表示1到i的前缀和，那么s[i...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=True)测量目标和输出逻辑之间二进制十进制熵的函数:详情看BCEWithLogitsLoss。参数: input - 任意形状的变量 target - 与输入形状相同的变量 weight(可变,可选) - 手动重量重量,如果提供重量以匹配输入张量形状 size...
pytorch RuntimeError：torch.nn.functional.binary_cross_entropy和torch.nn.BCELoss对自动转换不安全主要...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True) 该函数计算了输出与target之间的二进制交叉熵,详细请看BCELoss 参数: - input– 任意形状的 Variable - target– 与输入相同形状的 Variable - weight (Variable, optional) – 一个可手动指定每个类别的权重。如果给定的...
问RuntimeError: torch.nn.functional.binary_cross_entropy和torch.nn.BCELoss对自动广播不安全EN普通...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True, reduce=True)source测量目标和输出之间的二进制交叉熵的函数。详细可见BCELoss参数:input:任意维度 target:与输入维度相同 weight(张量,可选):如果提供的权重矩阵能匹配输入张量形状,则手动调整重量 size_average(布尔值,可...
model.compile(optimizer='rmsprop',loss={'main_output':'binary_crossentropy','aux_output':'binary_crossentropy'},loss_weights={'main_output':1.,'aux_output':0.2})#And trained it via:model.fit({'main_input': headline_data,'aux_input': addtional_data},{'main_output':labels,'aux_output...
torch.nn.functional.cross_entropy() 的详细介绍 torch.nn.functional.cross_entropy() 是 PyTorch 中用于计算交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)的函数。交叉熵损失通常用于分类任务,例如多类别分类问题。1. 交…
torch.nn.functional.binary_cross_entropy Supported 74 torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits Supported 75 torch.nn.functional.poisson_nll_loss Supported 76 torch.nn.functional.cosine_embedding_loss Supported 77 torch.nn.functional.cross_entropy ...