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()...
cross_entropy损失在各种分类任务中广泛应用,包括图像分类、文本分类、语音识别等。在PyTorch中,可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss模块来计算cross_entropy损失。 腾讯云提供了一系列与PyTorch相关的产品和服务,其中包括: GPU云服务器:提供高性能的GPU云服务器实例,用于加速深度学习模型的训练和推理。
PyTorch中的交叉熵损失函数 在PyTorch中,我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算交叉熵损失。这个函数集成了softmax计算和交叉熵损失的计算,使得我们能够直接使用原始的logits作为输入,而不需要先对它们进行softmax归一化。 代码示例 下面我们将通过一个实际的例子来展示如何在PyTorch中实现交叉熵损失函数。 importtorc...
criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.001,momentum=0.9)# 训练模型 device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device)forepochinrange(10):running_loss=0.0fori,(inputs,labels)inenumerate(train_loader):inputs,labels=inputs.to(dev...
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...
CrossEntropyLoss internally applies softmax. 拓展: F.log_softmax() F.log_softmax 等价于先应用 softmax 激活函数,然后对结果取对数 log()。它是将 softmax 和log 这两个操作结合在一起,以提高数值稳定性和计算效率。具体的数学定义如下: 在代码中,F.log_softmax 的等价操作可以用以下步骤实现: 计算...
NLLLoss:Negative Log Likelihood Loss,负对数似然损失函数。 CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数。 二. 实例 用例子来解释下CrossEntropyLoss和NLLLoss的区别,以三个样本为一个batch,任务为三分类为例。 1. input_:输入,模型的预测结果; target:真实结果、groudTruth,预测三个样本分类为类别0、2、1; 图1 2. 先...
pytorch 多分类CrossEntropyLoss pytorch分类器 文章目录 @[toc] 准备 数据 训练一个图像分类器 1.加载并规范化CIFAR10 展示一些训练图片 2. 定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.测试网络 准备 下载Anaconda3并安装,ubuntu打开终端执行...
2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类(具体几类)训练的时候是非常有用的。 3、softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 其公式如下: ...
在PyTorch 中,交叉熵损失函数可以通过 torch.nn.CrossEntropyLoss 来实现。该函数结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss 两个操作,适用于未归一化的 logits。 示例:计算 logits 和交叉熵损失 让我们通过一个具体示例来详细解释如何计算 logits 和交叉熵损失。