https://pytorch.org/docs/master/nn.functional.html#torch.nn.functional.cross_entropy 作用 ignore_index用于忽略ground-truth中某些不需要参与计算的类。假设有两类{0:背景,1:前景},若想在计算交叉熵时忽略背景(0)类,则可令ignore_index=0(同理忽略前景计算可设ignore_index=1)。 代码示例 import torch imp...
torch.nn.functional.cross_entropy() 是基于 torch.nn.functional.log_softmax 和torch.nn.functional.nll_loss 实现的: def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0): log_prob = F.log_softmax(input, dim...
torch.nn.functional.cross_entropy.ignore_index ignore_index表示计算交叉熵时,自动忽略的标签值,example: import torch import torch.nn.functional as F pred = [] pred.append([0.9, 0.1]) pred.append([0.8, 0.2]) pred = torch.Tensor(pred).view(-1, 2) label = torch.LongTe......
torch.nn.functional.cross_entropy.ignore_index = [] pred.append([0.9, 0.1]) pred.append([0.8, 0.2]) pred =torch.Tensor(pred).view(-1, 2)label=torch.LongTensor([[1], [-1]]) # 这里输出类别为0或1,-1表示不参与计算loss。且计算平均loss的时候,reduction只计算实际参与计算的个数,这里相当...
F.cross_entropy 先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) ...
2. ignore_index: 其中BCE 系列没有此参数,此参数用于指定忽略某些类别的 loss; 3. size_average: 该参数指定 loss 是否在一个 batch 内平均,即是否除以 N,目前此参数已经被弃用; 4. reduce: 目前此参数已经被弃用; 5. reduction: 此参数在新版本中是为了取代 ”size_average“ 和 "reduce" 参数的; ...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) 最常用的参数为 reduction(str, optional) ,可设置其值为 mean, sum, none ,默认为 mean。该参数主要影响多个样本输入时,损失的综合方法。mean表示损失为多个样本的平均值,sum表示...
torch.nn.CrossEntropyLoss()用法 这个评价损失将 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 结合在一个类中。 在训练带有C类的分类问题时很有用。 如果提供,则可选参数weight应为一维张量,为每个类分配权重。 当您的训练集不平衡时,这特别有用。 input预期将包含每个类的原始未标准化分数。 input 必须为张量,...
5. 使用 torch.nn.CrossEntropyLoss 时需要注意的事项 输入logits 应该是未经过 softmax 或 log-softmax 激活的原始输出。 目标targets 应该是包含类别索引的张量,索引从 0 开始。 如果存在类别不平衡问题,可以通过 weight 参数给每个类别赋予不同的权重。 ignore_index 参数可以用于忽略某些特定的目标类别,这在处理...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100, reduction='mean') 参数: weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度。