pytorch x=torch.tensor(x) output=torch.softmax(x,dim=0)print(output)#tensor([0.0467, 0.1040, 0.8493], dtype=torch.float64) cross-entropy 交叉熵是分类任务的常用损失,用来衡量两个分布的不同。通常以真实分布和预测分布作为输入。 #Cross Entropy Lossdefcross_entropy(y, y_pre): N=y_pre.shape[...
下面探讨如何用log_softmax和nll_loss组合出cross_entropy,代码如下: label2 = torch.tensor([0, 3])pred2=torch.tensor([[0.2, 0.7, 0.8, 0.1],[0.1, 0.3, 0.5, 0.7]])pred2= F.log_softmax(pred2, dim = 1)#dim = 1是横着四个元素和为1, dim = 0是竖着两个元素和为1loss =F.nll_loss...
view(-1, 1)) #1表示按行相加 def cross_entropy(y_hat, y): return - torch.log(y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))) 定义准确率 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def accuracy(y_hat, y): return (y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item() #y_hat按行...
softmaxy=exp(yi)jexp(yj) crossentropyy,y=-iyilogyi -iyilogexp(yi)jexp(yj) -i(yilogexp(yi)-yilogjexp(yj)) 公式后半部分出现了log-sum-exp操作。可能会出现数值上溢或者下溢的问题。同时注意exp操作来自于softmax。log操作来自于loss函数。为了进行log-sum-exp trick,就要...
pytorch使用CrossEntropy前先要softmax吗 pytorch怎么用 作者:chen_h 什么是卷积神经网络 CNN (Convolutional Neural Network) 卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是...
示例一:使用softmax作为输出 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义一个简单的模型classModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()self.fc=nn.Linear(10,2)defforward(self,x):out=self.fc(x)returnout# 创建模型实例model=Model(...
torch.nn.BCELoss与torch.nn.CrossEntropyLoss Pytorch三分类实例 softmax函数 当进行二分类时,神经网络可以输出一个概率值,然后定义一个阈值, 就可以进行二分类。 使用逻辑回归,也就是sigmoid函数将结果映射到(0, 1)的区间内,同时可以交叉墒来作为损失函数训练模型。 那如果类别超过两类呢? 使用softmax函数,将...
分开定义softmax运算和交叉熵损失函数会造成数值不稳定。因此PyTorch提供了一个具有良好数值稳定性且包括softmax运算和交叉熵计算的函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 loss = nn.CrossEntropyLoss() 1.4 定义优化算法 依然使用小批量随机梯度下降作为优化算法。定义学习率为0.1。 代码语言:jav...
这就涉及到torch.nn中的三个类:nn.LogSoftmax、nn.NLLLoss、nn.CrossEntropyLoss,今天剖析一下这几个类,便于以后查找。 一、nn.LogSoftmax softmax常用在网络的输出层上,以得到每个类别的概率,顾名思义,nn.LogSoftmax就是对softmax的结果取了一个log。 来源:https://pytorch.org/docs/stable/generated/...
这里面有Sigmoid, Tanh, ReLU, Softmax, LogSoftmax, NLLLosss, CrossEntropyLoss 交叉熵。 由于水平有限,欢迎大家指出不足之处,共同进步。 importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnndefsigmoid(x):return1.0/(1.0+np.exp(-x))deftanh(x):a=np.exp(x)b=np.exp(-x)return(a-b)/(a+b)def...