loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() 在PyTorch中实现交叉熵损失时,新手常犯的三个典型错误: 忘记在最后一层使用Softmax激活(框架已自动处理) 错误处理one-hot编码格式 忽视类别不平衡问题 我曾目睹一个团队花费两周调整网络结构,最后发现只是损失函数配置错误。正确使用交叉熵,往往能事半功倍。 四、实战中的六脉神剑 应对类别不
因此,loss.grad_fn表示了计算loss值时所涉及的最后一个操作(通常是某种形式的损失函数计算,比如均方误差、交叉熵等)。 通过检查loss.grad_fn,你可以了解PyTorch是如何构建计算图来计算损失值的,尽管在大多数情况下,你不需要直接访问这个属性来训练你的模型。 然而,了解它的存在和它的作用对于深入理解PyTorch的自动微...
这里虽然out_list的值一样,但是Tensor是创建向量的操作,不会赋予grad_fn属性,导致梯度计算断开,因此两者的在梯度计算上是不一样的。 另外需要注意的是:requires_grad设为True不代表grad_fn不为None,易混概念见下文 Pytorch中自定义Loss Function class LossFunction: def __init__(self, device): self.device =...
自定义的loss函数如果没有grad_fn属性,通常意味着该loss的计算过程中没有使用PyTorch的自动求导机制。这可能是因为: 使用了非PyTorch操作来创建或修改张量,这些操作没有为张量分配grad_fn。 在loss计算过程中,某些操作断开了梯度流,导致无法追踪梯度。 3. 提供方法确保自定义loss能够正确计算梯度 要确保自定义loss能够...
在PyTorch中实现交叉熵损失时,新手常犯的三个典型错误: 忘记在最后一层使用Softmax激活(框架已自动处理) 错误处理one-hot编码格式 忽视类别不平衡问题 我曾目睹一个团队花费两周调整网络结构,最后发现只是损失函数配置错误。正确使用交叉熵,往往能事半功倍。
在PyTorch中实现交叉熵损失时,新手常犯的三个典型错误: 忘记在最后一层使用Softmax激活(框架已自动处理) 错误处理one-hot编码格式 忽视类别不平衡问题 我曾目睹一个团队花费两周调整网络结构,最后发现只是损失函数配置错误。正确使用交叉熵,往往能事半功倍。