device) class PosTrainDataset(Dataset): def __init__(self, x, start_y,end_y): self.x = x self.start_y = start_y self.end_y = end_y def __getitem__(self,idx): x = self.x[idx] start_y = self.start_y[idx] end_y = self.end_y[idx] return ...
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, ...
在数学中同样的事情还有很多,融会贯通之后会发现,很多常用的公式有着很多联系。 另外需要注意的是,在PyTorch中,CrossEntropyLoss其实是LogSoftMax和NLLLoss的合体。\text{loss}(x, class) = -\log\left(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) = -x[class] + \log\left(\sum_j \exp(...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Make kl_div accept target in log space (#34586) · pytorch/pytorch@35cdb78
pytorch实现计算kl散度F.kl_div()torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')Parameters input – Tensor of arbitrary shape target – Tensor of the same shape as input size_average (bool, optional) – Deprecated (see reduction). By default, the...
pytorch中的交叉熵 pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此只需要喂入原始的数据结果即可,不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙.[1][2]pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此...
最近在实践知识蒸馏过程中,在Pytorch中不同损失函数的作用也各有各的不同。在查看Loss源码时,发现具体的损失函数有_WeightedLoss,L1Loss,NLLLoss,NLLLoss2d,PoissonNLLLoss,KLDivLoss,MSELoss,HingeEmbeddingLoss,CrossEntropyLoss,MarginRankingLoss,CTCLoss等等类。
PyTorch version: 1.7.1 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 10.1 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Ubuntu 16.04.4 LTS (x86_64) GCC version: (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.10) 5.4.0 20160609 Clang version: Could not collect ...
pytorch中通过torch.nn.KLDivLoss类实现,也可以直接调用F.kl_div函数,代码中的size_average与reduce已经弃用。reduction有四种取值mean,batchmean,sum,none,对应不同的返回 。 默认为mean 例子: importtorchimporttorch.nnasnnimportmathdefvalidate_loss(output,target):val=0forli_x,li_yinzip(output,target):for...
CrossEntropy函数又称交叉熵损失函数,其实公式表现形式和NLL损失函数一致,但是p、q具体含义不同,这里的p、q是要经过log_softmax的【在pytorch中】 CrossEntropyLoss(p,q)=−∑i=1qilogpiKLDivLoss函数 KLDivLoss是用来判断两个分布的拟合/相似/匹配程度,假设现在有两个概率分布P、Q,它们的KL散度分别为: ...