print(f'KL Divergence Loss: {loss.item()}') # 输出损失值 在这个例子中,log_probs是模型的输出(经过LogSoftmax处理),而target_probs是标准化的目标概率分布。KLDivLoss将计算这些输入和目标之间的损失,并返回一个标量值。 应用场景 概率分布比较:KLDivLoss常用于比较模型输出的概率分布与目标分布之间的差异,...
F.kl_div()或者nn.KLDivLoss()是pytroch中计算kl散度的函数，它的⽤法有很多需要注意的细节。输⼊ 第⼀个参数传⼊的是⼀个对数概率矩阵，第⼆个参数传⼊的是概率矩阵。并且因为kl散度具有不对称性，存在⼀个指导和被指导的关系，因此这连个矩阵输⼊的顺序需要确定⼀下。如果现在想⽤Y指导X，...
import torch.nn.functional as F # define your task model, which outputs the classifier logits model = TaskModel() def compute_kl_loss(self, p, q pad_mask=None): p_loss = F.kl_div(F.log_softmax(p, dim=-1), F.softmax(q, dim=-1), reduction='none') q_loss = F.kl_div(F....
pytorch中的MSELoss和KLDivLoss 在验证和测试阶段取消掉梯度(no_grad) 显式指定`model.train()`和`model.eval()` 关于`retain_graph`的使用 进行梯度累积,实现内存紧张情况下的大`batch_size`训练 调皮的`dropout` 嘿,检查自己,说你呢, `index_select` 悄悄地更新,BN层就是个小可爱 `F.interpolate`的问题 ...
`F.interpolate`的问题 Reference pytorch中的交叉熵 pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此只需要喂入原始的数据结果即可,不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙.[1][2]pytorch的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段...
nn.KLDivLoss 功能:计算KLD(divergence),KL散度,相对熵 注意事项,需要提前将输入计算取对数 主要参数同上的计算模式 公式:pytorch中实现的公式和前文中推导的相对熵有所不同,如下: 其中P是真实分布概率(就算标签),Q是模型输出概率。前文推导公式中,是对一个样本中所有神经元的计算结果进行了求和,而下方的pytorch...
Pytorch中KL散度有三个坑：1. 第一个坑：顺序不一样 pytorch_kldiv(pred, target)=KL(target || ...
KLDivLoss，即Kullback-Leibler divergence Loss，用于衡量两个概率分布之间的差异，特别适用于模型对比训练和生成模型等场景。对于NLLLoss而言，其应用基础在于似然函数，即通过观察结果估计模型参数。以抛硬币为例，硬币的正反面概率为θ，通过多次实验可以得到θ的似然函数，最大值即为θ的最优估计。将似然...
defcompute_kl_loss(p,q):p_log_q=F.kl_div(F.log_softmax(p,dim=1),F.softmax(q,dim=1),reduction='sum')q_log_p=F.kl_div(F.log_softmax(q,dim=1),F.softmax(p,dim=1),reduction='sum')return(p_log_q+q_log_p)/2# 假设 ...
torch.nn.KLDivLoss(weight=None,size_average=Ture) torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=True) torch.nn.MarginRankingLoss(margin=0,size_average=True) torch.nn.HingeEmbeddingLoss(size_average=True) torch.nn.MultiLabelMarginLoss(size_average=True) ...