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
r"""Function that measures Binary Cross Entropy between target and input logits. See :class:`~torch.nn.BCEWithLogitsLoss` for details. Args: input: Tensor of arbitrary shape as unnormalized scores (often referred to as logits). target: Tensor of the same shape as input with values between ...
torch中损失函数的记录 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 null_loss用于将标签构建为one_hot形式...
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, ...
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...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=True)测量目标和输出逻辑之间二进制十进制熵的函数:详情看BCEWithLogitsLoss。参数: input - 任意形状的变量 target - 与输入形状相同的变量 weight(可变,可选) - 手动重量重量,如果提供重量以匹配输入张量形状 size...
()torch.nn.functional.binary_cross_entropy()torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits()torch.nn.functional.celu()torch.nn.functional.conv1d()torch.nn.functional.conv2d()torch.nn.functional.conv3d()torch.nn.functional.conv_transpose1d()torch.nn.functional.conv_transpose2d()torch.nn....
5. 带Logits 的二分类交叉熵损失(Binary Cross Entropy with Logits Loss, BCEWithLogitsLoss) 类名: torch.nn.BCEWithLogitsLoss 用途: 结合了 Sigmoid 和 BCELoss,通常用于二分类问题。 优点: 数值上更稳定,计算效率更高。 示例代码: criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() inputs = torch.tensor([[0.8], ...
Binary Case BCEWithLogits:无需手动做 Sigmoid (作用是将 pd 缩放到 0~1) 图像分类: 代码: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Binary Case Image Classification: BCEWithLogits vs Sigmoid + BCE print("Binary Case Image Classification: BCEWithLogits vs Sigmoid +...
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight=None, size_average=True, reduce=True)source测量目标和输出逻辑之间二进制十进制熵的函数详细可见BCEWithLogitsLoss参数:input - 任意形状的变量 target - 与输入形状相同的变量 weight(可变,可选) - 手动重量重量,如果提供重量以匹配...