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) 从官网所给的资料及案例,可以知道计算交叉熵函数的主要为两个: N:样本个数,C:类别数 ...
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...
F.Cross_entropy(input, target)函数中包含了softmax和log的操作,即网络计算送入的input参数不需要进行这两个操作。 例如在分类问题中,input表示为一个torch.Size([N, C])的矩阵,其中,N为样本的个数,C是类别的个数,input[i][j]可以理解为第 i 样本的类别为 jj的Scores,Scores值越大,类别为 j 的可能性...
pytorch F.cross_entropy是用于计算交叉熵损失函数的方法,它不会对权重应用渐变。 交叉熵是一种常用的损失函数,通常用于多分类问题的神经网络训练中。在使用pytorch进行深度学习模型训练时,交叉熵损失函数可以帮助我们衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。 在pytorch中,F.cross_entropy函数可以接受两个参数:模型的输...
F.cross_entropy(x,y) cross_entropy(x,y)是交叉熵损失函数,一般用于在全连接层之后,做loss的计算。 其中x是二维张量,是全连接层的输出;y是样本标签值。 x[batch_size,type_num];y[batch_size]。 cross_entropy(x,y)计算结果是一个小数,表示loss的值。
F.nll_loss(log_soft_out, y):对取对数的结果,根据y的值,(y值是索引),找到对应的值,黄色部分,各自取相反数再相加,求平均 (3.4519+3.4519+4.4519)/3 = 3.7852 所以: cross_entropy函数:softmax->log->nll_loss 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 ...
对比结果可以发现 通过 对CrossEntropyLoss函数分解并分步计算的结果,与直接使用CrossEntropyLoss函数计算的结果一致。 2.3 pytorch 和 tensorflow在损失函数计算方面的差异 pytorch和tensorflow在损失函数计算方面有细微的差别的,为啥对比pytorch和tensorflow的差异,因为一个更符合人的想法,一个稍微有一些阉割的问题,导致我们按...
a=F.cross_entropy(logits,torch.tensor([3]))# 这里要格外注意,cross_entropy函数默认包含了softmax功能,因此后面要传入的是logits, # 此时若传入pred,再运行上段代码时会额外进行一次softmaxprint('a:',a)# 这里若想自己手动完成,则要改写代码为.bll_loss函数 ...
ANNY IT女 【pytorch】交叉熵损失函数 F.cross_entropy() 发布于 2023-03-21 15:46・IP 属地上海 深度学习(Deep Learning) PyTorch 交叉熵 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 ...
PyTorch中的cross_entropy函数在torch.nn模块中定义,并可以通过调用torch.nn.functional.cross_entropy来使用。cross_entropy函数接受两个参数:input和target。 input参数是指模型的输出,通常为一个形状为(batch_size, num_classes)的张量。其中,batch_size表示每个批次中的样本数量,num_classes表示类别的个数。 target参...