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...
>>> loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(input, target) >>> loss.backward() """ if has_torch_function_variadic(input, target, weight, pos_weight): return handle_torch_function( binary_cross_entropy_with_logits, (input, target, weight, pos_weight), input, target, weight=weight, ...
binary_cross_entropy_with_logits(input, target) print(loss) 2. unsqueeze和clamp的用法 ## 计算classification损失,即类别的置信度的损失 pred_cls_pos = pred_cls[pos_masks] gt_classes_pos = gt_classes[pos_masks] * ious.unsqueeze(-1).clamp(0.) loss_cls = self.loss_classes(pred_cls_pos, ...
问torch.nn.functional.binary_cross_entropy和torch.nn.BCEloss()差EN前缀和：什么是前缀和，顾名思义前面数字的和嘛，对于一组数据，a1,a2,a3,a4,……an 1到4的前缀和就是a1+a2+a3+a4. 3到7的前缀和就是a3+a4+a5+a6+a7. 前缀和解释完毕。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...
Cross Entropy 对于Cross Entropy,以下是我见过最喜欢的一个解释: 在机器学习中,P 往往用来表示样本的真实分布,比如 [1, 0, 0] 表示当前样本属于第一类;Q 往往用来表示模型所预测的分布,比如 [0.7, 0.2, 0.1]。这里直观的理解就是,如果用 P 来描述样本,那就非常完美,而用 Q 来描述样本,虽然可以大致描述,...
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...
pytorch RuntimeError：torch.nn.functional.binary_cross_entropy和torch.nn.BCELoss对自动转换不安全主要...
问RuntimeError: torch.nn.functional.binary_cross_entropy和torch.nn.BCELoss对自动广播不安全EN普通...
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...
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...