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. 先对input_进行softmax,将结果映射的0~1之间的概率,每一行为一...
CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) output = loss(input, target) output.backward() 类别概率: 类别的概率分布,适用于需要每个批次项有多个类别标签的情况,如标签平滑等。 使用示例: # Example of target with ...
loss31tensor(1.2679) loss32tensor(0.9398) loss33tensor(1.3897)
nllloss_func=nn.NLLLoss() nlloss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target) print('nlloss_output:\n',nlloss_output) #直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样 crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_inpu...
pytorch nll_loss与CrossEntropyLoss示例 nll_loss输入的是求过log_softmax之后的值,默认reduction='mean',计算的是平均loss,即将targets对应的log_prob相加再求均值: >>>import torch>>> logits=torch.randn(2,3)>>>logits tensor([[-0.1818, -1.2657,1.6381],...
return loss3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2. 采用pytorch的crossentropy 将crossentropy的reduction='none' 改变input,target的shape:需要将input变为:bc-1, target:b*-1 example具体代码: import torch import torch.nn as nn ...
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 1、Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 2、然后将Softmax之后的结果取log,将乘法改成加法减少计算量,同时保障函数的单调性 ...
CrossEntropyLoss执行结果 # CrossEntropyLoss()执行结果 loss = nn.CrossEntropyLoss() output = loss(input, target) print(output) # 结果 tensor(2.5942, grad_fn=<NllLossBackward>) 可用于文本分类等任务的损失计算问题。 # 序列标注input=torch.randn(2,4,5)print(input)input=input.view(-1,input.siz...
在Pytorch中,CrossEntropyLoss()则自动做好了softmax,取对数,对label进行one-hot encoding三项预处理,这对code的影响如下 1.设计网络的最后一层不需要加softmax,实例如下 classNeuralNet(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_classes):super(NeuralNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear...
loss_function = nn.CrossEntropyLoss() 现在,我们训练模型。以下脚本训练模型: epochs = 300 aggregated_losses = [] for i in range(epochs): print(f'epoch: {i:3} loss: {single_loss.item():10.10f}') 神经元元数设置为300,这意味着要训练模型,完整的数据集将使用300次。for为每次迭代期间循环的...