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_entropy(input, target).mean()...
import torch import torch.nn as nn input = torch.tensor([[1,2,4],[4,6,8],[7,8,10]],dtype=torch.float) # 每行表示一幅图像 target = torch.tensor([0,1,2],dtype=torch.long) # 三幅图像的标签分别为第1类、2类、3类 l_none = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # 对输出los...
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, ...
方法二,使用cross_entropy()实现 torch.nn.functional.cross_entropy(input, target) 这里的input是没有经过处理的logits,这个函数会自动根据logits计算出pred_log target是真实值 >>>import torch>>> import torch.nn.functionalasF>>> x = torch.randn(1,28)>>> w = torch.randn(10,28)>>> logits =x ...
一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ,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。 二. 什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。举个例子:在做分类训练的时候,如果一个样本属于第...
另外,解释一下torch.nn.Module 和 torch.nn.functional(俗称F)中损失函数的区别。 Module的损失函数例如CrossEntropyLoss、NLLLoss等是封装之后的损失函数类,是一个类,因此其中的变量可以自动维护。经常是对F中的函数的封装。而F中的损失函数只是单纯的函数。
Cross-Entropy Hinge Embedding Margin Ranking Loss Triplet Margin Loss KL Divergence Loss 3 Loss 设计 4 softmax 及其变体 5 Loss 异常 附录A——激活函数 A1 mish 1 Loss 介绍 在机器学习中,损失函数是代价函数的一部分,而代价函数则是目标函数的一种类型。
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 ...
损失函数一般分为4种,平方损失函数,对数损失函数,HingeLoss 0-1 损失函数,绝对值损失函数。 我们先定义两个二维数组,然后用不同的损失函数计算其损失值。 代码语言:javascript 复制 importtorch from torch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsample=Variable(torch.ones(2,2))a=tor...