设p(x) 、 q(x) 是离散随机变量X的两个概率分布,则 p 对q 的KL散度是: 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...
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(x[j])\right) 什么时候使用? 分类任务 向更高精度和召回值优化 KLDivLoss K...
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 ...
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。
🐛 Describe the bug From the pytorch version 1.13.0, KLDivLoss backward computation produces nan gradient. The code runs without error in the pytorch version 1.12. import numpy as np import torch import torch.nn as nn torch.autograd.set_d...
补充:pytorch中的kl散度,为什么kl散度是负数?F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数,它的⽤法有很多需要注意的细节。输⼊ 第⼀个参数传⼊的是⼀个对数概率矩阵,第⼆个参数传⼊的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性,存在⼀个指导和被指导的关系,因此这连个矩阵输⼊...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Make kl_div accept target in log space (#34586) · pytorch/pytorch@35cdb78
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: ...
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...