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Soft
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 ...
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...
用法: torch.special.log_softmax(input, dim, *, dtype=None) → Tensor 参数: input(Tensor) -输入 dim(int) -将沿其计算log_softmax 的维度。 dtype(torch.dtype, 可选的) -返回张量的所需数据类型。如果指定,则在执行操作之前将输入张量强制转换为dtype。这对于防止数据类型溢出很有用。默认值:无。
return F.softmax(input, self.dim, _stacklevel=5) def extra_repr(self): return 'dim={dim}'.format(dim=self.dim) 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-dimensiona...
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。
其中,这里的 log 以 e 为底。显然,这就是先求 softmax,再对 softmax 的结果取对数,为了避免上溢问题,很明显需要借助之前实现的 softmax,公式变形如图所示。 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 ...
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...
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 ...
这个损失函数结合了nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss的计算过程。通常用于网络最后的分类层输出 主要参数: weight:各类别的loss设置权值 ignore_index:忽略某个类别 reduction:计算模式,可为 none /sum /mean: ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript ...