方法二,使用cross_entropy()实现 torch.nn.functional.cross_entropy(input, target) 这里的input是没有经过处理的logits,这个函数会自动根据logits计算出pred_log target是真实值 >>>import torch>>> import torch.nn.functionalasF>>> x = torch.randn(1,28)>>> w = torch.randn(10,28)>>> logits =x ...
ce_loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() ce_loss = ce_loss_fn(logits, target) print(f"cross entropy loss:{ce_loss}") ce_loss = ce_loss_fn(logits, torch.softmax(target_logits, dim=-1)) print(f"cross entropy loss:{ce_loss}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1...
3.5.2 交叉熵损失函数 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight = None, size_average=None, ignore_index = -100, reduce = None, reduction='mean') 1. 功能:计算交叉熵函数 主要参数: ignore_index:忽略某个类的损失函数 计算公式: loss = nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=...
使用F.cross_entropy()直接可以传入参数和输入数据,而且由于F.cross_entropy() 得到的是一个向量也就是对batch中每一个图像都会得到对应的交叉熵,所以计算出之后,会使用一个mean()函数,计算其总的交叉熵,再对其进行优化。 1 2 3 import torch.nn.functionalasF loss = F.cross_entropy(input, target).mean()...
底层实现 使用基本pytorch操作实现交叉熵。防止了softmax的上下溢出。 class CrossEntropyLoss(nn.Module): def __init__(self,weight = None,ignore_index= -100): super().__init__() self.weight = weight self.ignore_index = ignore_index def forward(self,logits,labels): C = logits.shape[1] #...
importtorchimporttorch.nnasnnentroy=nn.CrossEntropyLoss()entroy(torch.from_numpy(X),torch.from_numpy(Y))# Output# tensor(1.1484, dtype=torch.float64) 可以看到,结果并不相同。所以PyTorch应该是采用了另外的实现方式[2],而这也是大部分教程没有交代的。
在机器学习和深度学习的多分类任务中,交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一个非常重要的概念。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了便捷的接口来实现这一损失函数。本文将详细探讨PyTorch中的CrossEntropyLoss,包括其实现原理、使用方法和一些实践技巧。 一、交叉熵损失函数简介 交叉熵损失函数用于衡量两个概率分...
1. 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss) 交叉熵损失函数是最常用的多分类损失函数之一,适用于将模型输出映射为概率分布的情况。在PyTorch中,通过使用torch.nn.CrossEntropyLoss类来实现交叉熵损失函数。 以下是使用交叉熵损失函数进行模型训练的示例代码: 代码语言:javascript ...
PyTorch笔记--交叉熵损失函数实现 交叉熵（cross entropy）：⽤于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越⼩，代表这两个分布越接近。函数表⽰（这是使⽤softmax作为激活函数的损失函数表⽰）：（是真实值，是预测值。）命名说明：pred=F.softmax(logits)，logits是softmax函数的输⼊，pred代表预测值，是...