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_entrop
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...
AI代码解释 >>>input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)>>>target=torch.randint(5,(3,),dtype=torch.int64)>>>loss=F.cross_entropy(input,target)>>>loss.backward()
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...
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...
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...
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 。
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...
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...