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, ...
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...
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, ...
1. F.binary_cross_entropy_with_logits 在BCELoss前自动添加了sigmoid函数来归一化pred,简化结果 2. F.cross_entropy 是softmax + log + null_loss的集成函数 其中softmax函数用于归一化数值,其每个样本的类别概率和为1 log为损失计算中的符号计算
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...
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) ...
问RuntimeError: torch.nn.functional.binary_cross_entropy和torch.nn.BCELoss对自动广播不安全EN普通...
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...