torch.nn.functional.binary_cross_entropy 是一个函数,用于计算目标和输出之间的二元交叉熵损失。这通常用于二分类问题。输入通常是对数概率(即经过sigmoid激活后的输出)和目标标签(必须是0或1)。 torch.nn.BCELoss 是一个类,实现了相同的二元交叉熵损失,但可以作为模型的一部分被实例化。它在用法上与torch.nn.fu...
如果用s集合表示前缀和，下标i表示1到i的前缀和，那么s[i]=s[i-1]+a[i]. 二维前缀和： s[i]...
主要原因是由于Sigmoid + BCE的不稳定性。参考文档和torch社区，我所要做的就是将模型从F.sigmoid(d0)...
binary_cross_entropy_with_logits(input, gpu_wrapper(Variable(torch.zeros(input.shape[0]))) elif self.gan_type == 'WGAN_hinge': if target_is_real: return F.relu(1.0 - input).mean() else: return F.relu(input + 1.0).mean() else: raise ValueError() Example...