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 ...
和pytorch内置函数进行结果对比 code import torch import torch.nn.functional as F ''' 实现cross entropy损失函数计算的三种方式 ''' input = torch.randn(10, 5, requires_grad=True) # each element in target has to have 0 <= value < C target = torch.tensor([1, 0, 4, 2, 3, 4, 0, 0...
对其进行点乘操作 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.functional as F >>> x = torch.randn(1, 28) >>> ...
l2=loss(y_pre_bed,y)print(l1.item())#0.3850print(l2.item())#2.4398 参考链接:https://androidkt.com/implement-softmax-and-cross-entropy-in-python-and-pytorch/
pytorch实现crossentropy函数 To better understand the implementation of cross entropy in PyTorch, let's break it down step by step: 1. Import the necessary modules: ```python import torch import torch.nn as nn ``` 2. Define the predicted logits and target labels: ```python logits = torch...
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] #...
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...
my CrossEntropyLoss output: 0.9983torch CrossEntropyLoss output: tensor(0.9983, dtype=torch.float64) 结果输出一致,实现没问题。 该函数 CrossEntropyLoss 是将 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 组合在一个类中。 所以也测试下 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 结合输出结果是否也一致。 import numpy...
(ej)softmax=tmp1/tmp2# cross-entropy公式: -yi * log(pi)# 因为target的yi为1,其余为0,所以在tmp1直接把目标拿出来,# 公式中的pi就是softmax的结果log=-torch.log(softmax)# 官方实现中,reduction有mean/sum及none# 只是对交叉熵后处理的差别ifreduction=="mean":returnlog.mean()else:returnlog....