torch.nn.KLDivLoss()的参数列表与torch.nn.functional.kl_div()类似,这里就不过多赘述。 总结 总的来说,当需要计算KL散度时,默认情况下需要对input取对数,并设置reduction='sum'方能得到与定义式相同的结果: divergence = F.kl_div(Q.log(), P, reduction='sum') 1. 由于我们度量的是两个分布的差异,...
这就比较清楚了,pytorch的KLDiv确实是按照他说明文档里的公式计算的,即没有对input求对数,因此如果想得到真正的KL散度,还需要对输入求一个对数。 参数解释 官方文档中提到size_average和reduce已经不推荐使用,统一用reduction。 reduction:四个值(none' | 'batchmean' | 'sum' | 'mean)默认为‘mean’,特别注意...
_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...
, dtype=torch.float64, grad_fn=<SumBackward1>) but when I use nn.KLDivLoss() , output still be negative, I really dont know whycan somebody help me? thanks!Here is my code Model Codeclass posClassfication_new(nn.Module): def __init__(self): super(posClassfication_new, self)._...
pytorch_kldiv(pred, target)=KL(target || pred) 默认的pred是取了对数的,如果没有取,可能要取一下再传参。 3. 第三个坑:二分类问题与BCELoss的区别 二分类假如只输出一个是或否,那么直接给KLDivLoss或CELoss会直接少一项。。。 为了加上少的那项,可以用nn.BCELoss 这时...
改成这样就可以了:f.kl_div(input_, target, reduction="sum",log_target=False)...
补充:pytorch中的kl散度,为什么kl散度是负数? 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...
pytorch中有用于计算kl散度的函数 kl_div torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') AI代码助手复制代码 计算D (p||q) 1、不用这个函数的计算结果为: 与手算结果相同 2、使用函数: (这是计算正确的,结果有差异是因为pytorch这个函数中默认的是以e为底...
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