步骤4: 实现 forward 方法 forward方法负责定义前向传播的逻辑。在这里,我们将计算预测结果和真实标签之间的损失。 defforward(self,inputs,targets):# 使用 softmax 计算每个类的概率分布BCE_loss=nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none')(inputs,targets)pt=torch.exp(-BCE_loss)# 计算 ptF_loss=self.alpha*(...
下面我们以一个简单的python示例来展示如何实现InfoNCE函数: importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefInfoNCE(f_x_i,f_x_j,f_x_neg,temperature=0.07):# 计算正样本相似性pos_sim=torch.matmul(f_x_i,f_x_j.T)/temperature# 计算负样本相似性neg_sim=torch.matmul(f_x_i,f_x_neg.T)/temperature ne...
def predict(self, x): # 实现LogicNet类的预测接口 # 调用自身模型,并对结果进行softmax处理,分别得出预测数据属于哪一类的概率 pred = torch.softmax(self.forward(x), dim=1) return torch.argmax(pred, dim=1) # 返回每组预测概率中最大的索引 def getloss(self, x, y): # 实现LogicNet类的损失值...
```markdown ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader # 定义数据加载器 train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False) # 定义交叉熵损失函数 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() 1....