ignore _index:设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度 reduction :计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nn.NLLLoss(weigh
ignore_index=1)loss_f_2=nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=False,reduce=False,ignore_index=2)output=torch.ones(3,3,requires_grad=True)*0.5# 假设一个三分类任务,batchsize为2个,假设每个神经元输出都为0.5target=torch.from_numpy(np.array([0,1,2])).type(torch.LongTensor)loss_1=lo...
importtorch#定义loss函数loss_function=torch.nn.NLLLoss(weight=None,ignore_index=-100,reduction='mean')##weight:tensor类型或None,tensor格式:(K,)##作用:对标签中的各类别指定计算loss的权重(当标签为某类时,计算的loss值更大或更小,使得参数优化更快或更慢),None时默认各类权重相等。##ignore_index:int...
pytorch的公式表示的是多分类问题: 1)当目标targets 包括类索引,ignore_index才可以设置. 2)表示每个类别的概率;当每个小批项目需要超过单个类别的标签时非常有用,例如混合标签、标签平滑等。 其中: x为输入值,y为目标值,C代表类别数量,w为权值参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 # weight :为每个类...
ignore_index:指定忽略一个真实值,(int),也就是手动忽略一个真实值。 reduction:在[none, mean, sum]中选,string型。none表示不降维,返回和target相同形状;mean表示对一个batch的损失求均值;sum表示对一个batch的损失求和。其中参数weight、ignore_index、reduction要在实例化CrossEntropyLoss对象时指定,例如: ...
returnnll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 从上面代码可知:input和target是Tensor格式,并且先计算log_softmax,再计算nll_loss。(实际上softmax计算+ log计算 + nll_loss 计算== 直接使用CrossEntropyLoss计算) ...
if self.ignore_index is not None: mask = labels != self.ignore labels = labels[mask] preds = preds[mask] logpt = -self.bce_fn(preds, labels) pt = torch.exp(logpt) loss = -((1 - pt) ** self.gamma) * self.alpha * logpt ...
(2)ignore_index:用来指示某个类别不计算Loss。例如1000类分类任务中,不想计算第999类的Loss,即可设置ignore_index=999; (3)reduction:用来计算Loss的模型,具体有3类none/sum/mean。none逐个样本计算Loss,有多少个独立样本,就返回多少个Loss;sum、mean均返回标量。
ignore_index(int)- 忽略某一类别,不计算其loss,其loss会为0,并且,在采用size_average时,不会计算那一类的loss,除的时候的分母也不会统计那一类的样本。 实例:/Code/3_optimizer/3_1_lossFunction/4_NLLLoss.py 特别注意:当带上权值,reduce = ...
out = model(data.x, data.edge_index) visualize(out, color=data.y) 6.5 训练 GNN 我们将使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)对模型进行 100 轮训练。 在训练函数中,我们有: 清除梯度 执行一次前向传播 使用训练节点计算损失