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 ...
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]。
label3 也可以用indices(也就是指明属于哪个类别),即 label3 = torch.tensor([0,3]),两者是等价的。 下面探讨如何用log_softmax和nll_loss组合出cross_entropy,代码如下: label2 = torch.tensor([0, 3])pred2=torch.tensor([[0.2, 0.7, 0.8, 0.1],[0.1, 0.3, 0.5, 0.7]])pred2= F.log_softmax...
2.LogSoftmax其实就是对softmax的结果进行log,即Log(Softmax(x)) class LogSoftmax(Module): r"""Applies the :math:`\log(\text{Softmax}(x))` function to an n-dimensional input Tensor. The LogSoftmax formulation can be simplified as: .. math:: \text{LogSoftmax}(x_{i}) = \log\left...
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 ...
问用log_softmax训练神经网络时“软最大”对象无属性“PyTorch”的错误EN文章目录 1. 定义模型 1....
在使用PyTorch进行深度学习时,交叉熵损失和log_softmax函数常常一起使用,这样可以更有效地处理多类分类问题。这一组合使得模型训练和推理过程更为简便且高效。 “我希望能够在PyTorch中实现一个稳定的交叉熵损失和log_softmax的组合,以提高我在图像分类任务中的效果。” ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>deflog_softmax(x):...x-=x.max()...returnx-x.logsumexp(0)...>>>a=torch.tensor([-60,-60...
Logsigmoid 函数是对 sigmoid 函数取对数，其本质实现线性映射，尤其擅长处理负值，能增强对负输入的区分度。然而，sigmoid 函数在输出接近0或1时，导数接近于0，可能导致梯度消失问题，故在实际应用中需谨慎。最后，nn.LogSoftmax 函数对 softmax 结果取自然对数，进一步扩大数值差距，同时转换到 [-∞,0...
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。