先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, target...
可以看到torch.nn下面的CrossEntropyLoss类在forward时调用了nn.functional下的cross_entropy函数,当然最终的计算是通过C++编写的函数计算的。 3.2 不同点 不同点1:在使用nn.CrossEntropyLoss()之前,需要先实例化,再输入参数,以函数调用的方式调用实例化的对象并传入输入数据: 1 2 3 4 import torch.nnasnn loss ...
torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entropy(input, target) 从官网所给的资料及案例,可以知道计算交叉熵函数的主要为两个: N:样本个数,C:类别数 ...
torch.nn.functional.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_pool3d(input...
方法二,使用cross_entropy()实现 torch.nn.functional.cross_entropy(input, target) 这里的input是没有经过处理的logits,这个函数会自动根据logits计算出pred_log target是真实值 >>> import torch >>> import torch.nn.functional as F >>> x = torch.randn(1, 28) >>> w = torch.randn(10,28) >>>...
torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1)在由几个输入平面组成的输入图像上应用1D转置卷积,有时也被称为去卷积。有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose1d。参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) ...
torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True) 1. 该函数使用了log_softmax和nll_loss,详细请看CrossEntropyLoss 常用参数: 三、自己的困惑 在官方文档说明中,对于target参数的说明为,torch.shape为torch.Size([N]),0 <= targets[i] <= C-1。
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy,CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大,所以整理本文以备日后查阅。 首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F)。二者函数的区别可参见知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么?
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor source 对由几个平面组成的输入进行卷积操作 对于细节和输出形状,详细可见Conv1d 参数: input:输入的张量形状(minibatch xin_channels x iW) weight – 过滤器的形状 (out_channels,in_channels...
Cross-Entropy torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 用法也很简单,把预测值(input)和标签值(target)扔进去就行: 这里对Cross-entropy的使用有一点需要注意的地方: 从文档可以看到,这个Target(即label)的值有限制,值的大小需要再[0,C...