在pytorch中,nn.KLDivLoss()的计算公式如下: 上图y为标签,x为预测值,则pytorch应该以如下代码使用 :(1)、lossfunc=nn.KLDivLoss()(2)、loss = lossfunc(预测值, 标签值) 所以,在pytorch中预测值和标签值分别做如下处理:(1)、F.log_softmax(预测值/ temp, dim=1) (2)、F.softmax(标签值/ temp, ...
CrossEntropyLoss和NLLLoss和KLDivLoss 看名字可能感觉这三个Loss不搭嘎。 NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss,中文名称是最大似然或者log似然代价函数。 CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数。 KLDivLoss是Kullback-Leibler divergence Loss。 NLLLoss 似然函数是什么呢? 似然函数就是我们有一堆观察所得得结果,...
1e-08, reduce=None, reduction='mean') (1)log_input=True, loss(input,target)=exp(input)-target*input; (2)log_input=False, loss(input,target)=input-target*log(input+eps) 主要参数: log_input:输入是否为对数形式,决定计算公式 full:计算所有Loss,默认为False eps:修正项,避免log(input)为nan ...
_kl_div_log_target的实现比较简单,就是按照公式进行计算 而_kl_div_non_log_target有些许不同,因为target的数值范围不确定,当为负数的时候,log运算时不合法的。因此Pytorch初始化了一个全0数组,然后在最后的loss计算中,在target小于0的地方填0,避免nan数值出现 下面...
_kl_div_log_target的实现比较简单,就是按照公式进行计算 而_kl_div_non_log_target有些许不同,因为target的数值范围不确定,当为负数的时候,log运算时不合法的。因此Pytorch初始化了一个全0数组,然后在最后的loss计算中,在target小于0的地方填0,避免nan数值出现 ...
Pytorch中nn.KLDivLoss在910B上报错,cpu计算正常 发表于 2024-10-10 11:07:1642查看 import torch_npu import torch import torch.nn as nn logits1 = torch.randn((16,2)).to('npu:7') logits1.requires_grad_(True) logits2 = torch.randn((16,2)).to('npu:7') logits2.requires_grad_(True...
CrossEntropyLoss是交叉熵代价函数，其数学形式与NLLLoss相似，常用于多分类问题中评估模型预测概率分布与实际标签分布的差异。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...
也就是说,torch.kl_div的inputs参数希望已经是log之后的值,而target是原来的target。 其他损失函数也各有自己的假设 softmax需要注意的是,输入input要求为logit(模型最后一层输出,不经过softmax),target为该样本对应的类别,torch.long类型(int64)。 torch.nn.functional.negative_log_likelihood、torch.nn.BECLoss和...
eps:修正项,避免input 为 0时,log(input) 为 nan的情况。 数学公式: 当参数log_input=True: 当参数log_input=False: 3.5.7 KL散度 torch.nn.KLDivLoss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean',log_target=False) 1. 功能:计算KL散度,也就是计算相对熵。用于不同的连续分布的距离度量,并且对...
bfloat16 的指数位和 float32 一样,在训练过程中不容易出现下溢,也就不容易出现 NaN 或者 Inf 之类的错误。 使用bfloat16:dtype=torch.bfloat16 一、一般的训练流程 通常自动混合精度训练会同时使用torch.autocast和torch.cuda.amp.GradScaler。 假设我们已经定义好了一个模型, 并写好了其他相关代码(懒得写出来...