0., 0., 0., 0.])foriinrange(5):iflabel==i:class_count[i]=1# 有就对应类别位置+1retur...
2. nn.CrossEntropyLoss() 实际上默认(reduction='mean')计算的是每个样本的平均损失,已经做了归一化处理,所以不需要对得到的结果进一步除以 batch_size 或其他某个数,除非是用作 loss_weight。下面是一个简单的例子: import torch import torch.nn as nn # 定义损失函数 criterion = nn.CrossEntropyLoss() #...
loss_BCE_nn=loss_func_BCE(m(pd), gt) loss_BCE_F=F.binary_cross_entropy(m(pd), gt)print("Sigmoid + BCE: nn({}) / F({})".format(loss_BCE_nn, loss_BCE_F))print("---") Sigmoid + BCE: 图像分类: 语义分割: 代码: importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as ...
先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, target...
CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100,reduce=None, reduction=‘mean’, label_smoothing=0.0) 1. 类别的分类问题。参数weight给定时,其为分配给每一个类别的权重的一维张量(Tensor)。当数据集分布不均衡时,这是很有用的。
每一个batch的loss就是: 其中m为当前batch的样本量,n为类别数。 2,Pytorch中CrossEntropy的形式 语义分割的本质是对像素的分类。因此语义分割也是使用这个损失函数。首先看代码定义: 1 2 3 4 5 6 7 def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, ...
13torch.nn.CrossEntropyLoss() 这个函数的全部是: torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 当然有其对应的F.cross_entropy()函数,从参数上可以看出,这个和前面的F..nll_loss()功能是差不多的,那为什么还有这个函数呢?
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?
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 ...
为此,我们将使用PyTorch的nn.functionalAPI中提供的cross_entropy() loss函数。一旦我们有了loss,我们就可以打印它,并使用我们创建的上一个帖子的功能检查正确的预测数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 >preds=network(images)>loss=F.cross_entropy(preds,labels)# Calculating the lo...