在PyTorch中,torch.binary_cross_entropy_with_logits函数用于计算二分类任务的交叉熵损失,它接受模型的logits(即未经sigmoid激活的原始输出)和真实标签作为输入。当你遇到RuntimeError,特别是关于输出形状(shape)的问题时,这通常意味着输入的形状不满足函数的要求。 以下是一些可能导致RuntimeError的原因及其解决方案: 输...
这里使用了binary_cross_entropy_with_logits,该函数自带sigmoid操作,所以网络输出值直接传进来即可,不需要我们自己手动sigmoid。 另外,如果我们的输入值趋近于0或1,那么经过log函数得到的结果趋近于无穷大,这种情况下反向求导会无法继续计算下去,pytorch的解决方案是将经过Log后的结果限制在[-100, 100]内的范围,这样就...
binary_cross_entropy和binary_cross_entropy_with_logits 有一个(类)损失函数名字中带了with_logits. 而这里的logits指的是,该损失函数已经内部自带了计算logit的操作,无需在传入给这个loss函数之前手动使用sigmoid/softmax将之前网络的输入映射到[0,1]之间。所以,输入不要求值域为[0,1],在这个损失函数内部就会自动...
loss_BCEWithLogits_F = F.binary_cross_entropy_with_logits(pd, gt) print("BCEWithLogits: nn({}) / F({})".format(loss_BCEWithLogits_nn, loss_BCEWithLogits_F)) m = nn.Sigmoid() loss_func_BCE = nn.BCELoss() loss_BCE_nn = loss_func_BCE(m(pd), gt) loss_BCE_F = F.binary_...
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.ones(input.shape[0]))) else: return F.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...
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss #计算交叉熵损失 loss = loss_fn(logits, targets) print('交叉熵损失:', loss.item() ``` 解释上述代码: 1. 首先,我们导入了PyTorch库。 2.然后,我们设置了随机种子以确保结果可复现。 3. 接下来,我们假设有4个样本,每个样本有3个类别。我们使用`torch.randn`函数生成了...
在 torch 中，由于实际应用场景的多样性，cross_entropy 实现并非直接采用上述形式。具体实现为：-∑p*log(p_hat)，其中 p_hat 表示模型预测的概率分布，而 p 表示实际标签分布。值得注意的是，torch 中输入的标签 p 的形状与预测输出 q 的形状不一定相同，以适应多分类任务的需求。进一步解析 torch...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True, reduce=True)source测量目标和输出之间的二进制交叉熵的函数。详细可见BCELoss参数:input:任意维度 target:与输入维度相同 weight(张量,可选):如果提供的权重矩阵能匹配输入张量形状,则手动调整重量 size_average(布尔值,可...