F.softmax(torch.randn(batch_size, dim), dim=-1) # 目标概率分布 p = F.softmax(torch.randn(batch_size, dim), dim=-1) # 预测概率分布 # 计算对数概率分布 log_p = F.log_softmax(p, dim=-1) # 计算KL散度 kl_loss = F.kl_div(log_p, q, reduction='batchmean') print(kl_loss)...
loss = nn.functional.kl_div(q.log(), p, reduction='batchmean') 计算方法三:scipy包 import numpy as np from scipy.stats import entropy loss = np.mean(entropy(p, q, axis=-1)) 计算方法四:手动计算 loss_pointwise = p*(p.log()-q.log()) loss = loss_pointwise.sum(dim=-1).mean()...
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, ...
Pytorch计算KL divergence loss的 官方链接。 import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F p_logits = torch.tensor([4,3.9,1],dtype = torch.float32) p = F.log_softmax(p_logits,dim=-1) q_logits = torch.tensor([5,4,0.1],dtype = torch.float32) q = F....
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的顺序需要确定一下。如果现在想用Y指导X,第一个参数要传X,第二...
这种函数称为损失函数(loss function)。 损失函数越小,则模型的预测效果越优。所以我们可以把训练模型问题转化为最小化损失函数的问题。 损失函数有多种,此次介绍分类问题最常用的交叉... ambrose 0 4223 【PyTorch】torch.utils.data.DataLoader 2019-12-09 16:09 − torch.utils.data.DataLoader 简介 ...
最近使用了pytorch的KL散度计算模块,发现loss是负值,例如下面的代码。 import torch KL_criterion = torch.nn.KLDivLoss(size_average=False) a = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) b = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4]) loss = KL_criterion(a, b) print(loss) 1 2 3 4 5 6 7 8 其...
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的顺序需要确定⼀下。如果现在想⽤Y指导X，...