2.3 pytorch等价实现 上面使用的是nn.CrossEntropyLoss()进行实现,但是也可以调用nn.LogSoftmax()结合nn.NLLLoss(),即,可以简单认为 nn.CrossEntropyLoss()等价于nn.LogSoftmax()加nn.NLLLoss() import torch import numpy as np import torch.nn as nn target = np.array([ [-1.0606, 1.5613, 1.2007, -...
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...
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] #...
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 复制 pythonCopy codeimporttorchimporttorch.nnas...
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...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
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 as np import torch x = np.array([ [ 0.1545 , -0.5706, -0.0739 ], [ 0.2990, 0.1373, 0.078...
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。
(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....