因此,当我们使用loss1.backward()后,net1的计算图就被free掉了,loss2.backward()便无法正常进行。 解决办法: loss1.backward()改为loss1.backward(retain_graph=True),将计算图保留下来,不被清除掉就好了。但是,还是建议使用tol_loss.backward()进行反向梯度的计算。 【注意】: 这从一个方面说明了net1和net2...
log_input (bool, optional) – 如果设置为 True , loss 将会按照公 式 exp(input) - target * input 来计算, 如果设置为 False , loss 将会按照 input - target * log(input+eps) 计算。 full (bool, optional) – 是否计算全部的 loss, i. e. 加上 Stirling 近似项...
nll_loss输入的是求过log_softmax之后的值,默认reduction='mean',计算的是平均loss,即将targets对应的log_prob相加再求均值: >>>import torch>>> logits=torch.randn(2,3)>>>logits tensor([[-0.1818, -1.2657,1.6381], [0.2038,0.2661, -2.3768]])>>> probs=torch.nn.functional.log_softmax(logits, d...
对数损失(Logarithmic Loss,Log Loss)是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题,但也可以用于多元分类问题。 在二元分类问题中,Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i,假设它的实际标签是 yi(取值为 0 或 1),模型预测的概率为 y^i(0 ≤ y^i ≤ 1),则它的...
return nll_loss(log_softmax(input, dim=1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) 可以看到就是先调用log_softmax,再调用nll_loss。 log_softmax就是先softmax再取log: nll_loss是negative log likelihood loss: 详细介绍见下面torch.nn.NLLLoss,计算公式如下: ...
因此,其实CrossEntropyLoss损失,就是softmax + log + nll_loss的集成。 CrossEntropyLoss(input, target) = nll_loss(log_softmax(input, dim=1), target) CrossEntropyLoss中的target必须是LongTensor类型。 实验如下: pred = torch.FloatTensor([[2, 1], [1, 2]]) target = torch.LongTensor([1, ...
nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()进行了结合。严格意义上的交叉熵损失函数应该是 nn.NLLLoss()。 计算公式: 参数: weight(Tensor)- 为每个类别的 loss 设置权值,常用于类别不均衡问题。weight 必须是 float 类型的 tensor,其长度要于类别 C 一致,即每一个类别都要设置有 weight。带 weight 的计 ...
Pytorch-损失函数-NLLLoss 常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e classtorch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')...
KLDivLoss 该损失函数是计算KL散度(即相对熵),它可以用于衡量两个分布的差异 KL散度基本定义 当p和q分布越接近,则趋近于1,经过log运算后,loss值为0 当分布差异比较大,则损失值就比较高 Pytorch中计算公式中还不太一样 Pytorch的KLDivLoss公式 下面我们看看Pytorch对应...
第一行取第0个元素,第二行取第2个,第三行取第1个,去掉负号,结果是:[0.4155,1.0945,1.5285]。再求个均值,结果是: CrossEntropyLoss就是把以上Softmax–Log–NLLLoss合并成一步,我们用刚刚随机出来的input直接验证一下结果是不是1.0128: