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)
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss() output = loss(x, y) 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...
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...
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
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...
在深度学习中,损失函数(Loss Function)是一个至关重要的组成部分,它用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异。交叉熵损失(Cross Entropy Loss)是分类问题中最常用的损失函数之一。在本文中,我们将深入学习PyTorch中的交叉熵损失函数的使用,并通过代码示例来帮助理解。
Pytorch中CrossEntropyLoss()函数的主要是将softmax-log-NLLLoss合并到一块得到的结果。 Softmax后的数值都在0~1之间,所以ln之后值域是负无穷到0。 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 。 NLLLoss的结果就是把上面的输出与Label对应的那个值拿出来(下面例子中就是:将log...
crossentropy_loss = torch.nn.BCELoss() sigmoid = torch.nn.Sigmoid() input = torch.tensor(y_pred) target = torch.tensor(y_true) output = crossentropy_loss(input, target) output Output: In the following output, we can see that the cross-entropy loss example value is printed on the scre...
pytorch中的nn.CrossEntropyLoss()计算原理 array([[0.10786477, 0.56611762, 0.10557245], [0.4596513 , 0.13174377, 0.82373043]]) 计算softmax 在numpy中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 y=np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=1,keepdims=True)...