在PyTorch中,KL散度损失可以通过torch.nn.KLDivLoss来实现。下面是KL散度损失的一个类图示例,展示了重要的类和方法。 KLDivLoss+forward(input: float[], target: float[]) : float+backward() : voidCriterion+calculateLoss(output: float[], target: floa
optimizer.zero_grad():清理之前的梯度信息。 kl_loss.backward():进行反向传播,计算梯度。 optimizer.step():更新模型参数。 结尾 通过以上步骤,你应该能够在PyTorch中实现KL损失。希望这篇文章能够帮助你理解KL损失的相关知识,并顺利应用它在你的项目中。如果你有任何疑问或者需要进一步的帮助,欢迎随时向我咨询!
KL散度的博客已经非常多了,但是感觉网上部分代码实现存在些许不准确之处。近期生成模型工作代码中用到两个多元高斯分布之间的KL散度,索性写篇加强记忆,以及附上代码,方便后来者。 一元高斯分布的随机变量KL散…
在PyTorch中计算KL散度(Kullback-Leibler Divergence)可以通过torch.nn.functional.kl_div函数来实现。KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异,常用于机器学习和深度学习的损失函数中。 PyTorch中KL散度的计算 1. 函数介绍 PyTorch中的torch.nn.functional.kl_div函数用于计算KL散度。其函数签名如下: python torch.nn.func...
交叉熵误差 Negative Log Likelihood loss(NLL Loss) KL loss 余弦相似度 本文基于b站的视频记录一下笔记,视频连接如下: 55、PyTorch的交叉熵、信息熵、二分类交叉熵、负对数似然、KL散度、余弦相似度的原理与代码讲解_哔哩哔哩_bilibili 交叉熵误差 关于交叉熵误差之前有过记录:5.理解与使用torch的CrossEntropy Loss...
CrossEntropyLoss基于pytorch的源代码实现 CrossEntropyLoss的实现原理 CrossEntropyLoss的计算过程可以分为两步:log_softmax:对模型的输出应用log_softmax,将输出转换为对数概率分布。 NLLLoss:计算负对数似然损失,即对真实标签对应的对数概率取负值。 数学公式可以表示为: ...
在PyTorch中,我们可以利用torch.nn.functional包中的kl_div函数来实现KL散度损失函数。下面是一个简单的Python代码示例: python import torch import torch.nn.functional as F def kl_div_loss(output, target): output = F.log_softmax(output, dim=1) target = F.softmax(target, dim=1) return F.kl_...
在pytorch中,nn.KLDivLoss()的计算公式如下: 上图y为标签,x为预测值,则pytorch应该以如下代码使用 :(1)、lossfunc=nn.KLDivLoss()(2)、loss = lossfunc(预测值, 标签值) 所以,在pytorch中预测值和标签值分别做如下处理:(1)、F.log_softmax(预测值/ temp, dim=1) (2)、F.softmax(标签值/ temp,...
以下代码列出了 KL 散度的三种实现方式: 简单函数 使用Scipy rel_entr 函数 使用Pytorch KLDivLoss importnumpyasnpfromscipy.specialimportrel_entrfromkl_div_dataimportbox_p,box_q1,box_q2defkl_divergence(a,b):returnsum(a[i]*np.log(a[i]/b[i])foriinrange(len(a)))print('KL-divergence(p ||...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/bilibili_vlogs/blob/master/learn_torch/loss/02_kl_divergence_cross_entropy.ipynb 参考 pytorch kl loss:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.KLDivLoss.html 参考 pytorch cross entropy loss:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Cr...