LogSigmoid() lgoutput = lg(a) print(lgoutput) tensor([[-0.4635, -0.5162, -0.7176], [-1.8053, -0.9601, -0.4502]]) nn.LogSoftmax() 操作:对Softmax()的结果取自然对数,由于softmax输出都是0-1之间的,因此logsofmax输出的是小于0的数。 本质:将Softmax()结果进一步拉大,且转化为[-∞,0]。
1.函数语法格式和作用 F.softmax作用: 按照行或者列来做归一化的 F.softmax函数语言格式: # 0是对列做归一化,1是对行做归一化F.softmax(x,dim=1) 或者 F.softmax(x,dim=0) F.log_softmax作用: 在softmax的结果上再做多一次log运算 F.log_softmax函数语言格式: F.log_softmax(x,dim=1) 或者 ...
备注:logits,指的是还没有经过sigmoid和softmax缩放的结果哦! 四、softmax、log_softmax、CrossEntropyLoss 、NLLLoss 四个函数的对比 (1)softmax/sigmoid 这个只对应于上面的第一步骤,即相当于是激活函数操作,将输出缩放到[0,1]之间 (2)log_softmax 在softmax的结果上再做多一次log运算,即相当于是一次性完...
它和nn.Softmax的区别在于:对于大范围的logits输入,Softmax 的指数运算可能导致溢出问题,而LogSoftmax函数通过使用对数运算,减少了这种数值不稳定性。 公式如下: 总之,LogSoftmax主要用于多分类问题中,将模型输出(logits)转化为数值稳定的对数概率表示形式,并且与交叉熵损失函数一起使用时可以提高计算效率。 在使用负对...
这个时候只有当 x 中的某一个元素非常小,max(x) 非常大,才有可能出现上溢问题让结果变成负无穷。 公式有了,代码实现就非常简单了,如下所示: 代码语言:javascript 复制 >>>deflog_softmax(x):...x-=x.max()...returnx-x.logsumexp(0)...>>>a=torch.tensor([-60,-60,60],dtype=torch.float)>...
答:在处理Softmax函数中的大型数值时,可以采取一些数值稳定的方法,如使用对数Softmax(Log-Softmax)等。 问:Softmax函数是否可以用于多任务学习? 答:是的,Softmax函数可以用于多任务学习。但需要注意的是,每个任务的输出层应分别进行Softmax处理。 五、Pytorch Softmax注意事项 在使用Pytorch Softmax时,需要注意以下...
c=t.log(a/b) print(c) print(F.log_softmax(logit)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 执行结果: 二者是相同的。所以以后想用的话,可以直接使用log_softmax()函数即可,就不用再分开搞了。
NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签. 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax. 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做 softmax. 4、log似然代价函数 C=−∑kyklogak ...
实现softmax 由以下 3 个步骤组成: 对每个项求幂; 对每一行求和,得到每个样本的规范化常数; 将每一行除以其规范化常数,确保结果的和为 1。 # 需要注意的是,此处的实现是比较草率的,例如没有考虑到小浮点数的上溢或下溢。defsoftmax(X): X_exp = torch.exp(X) ...
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: ...