torch.nn.functional.cross_entropy() 的详细介绍 torch.nn.functional.cross_entropy() 是 PyTorch 中用于计算交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)的函数。交叉熵损失通常用于分类任务,例如多类别分类问题。1. 交…
CrossEntropy=−n∑i=1P(xi)logQ(xi)=Ex∼P[−logQ(x)]CrossEntropy=−∑i=1nP(xi)logQ(xi)=Ex∼P[−logQ(x)] 交叉熵的函数和相对熵(KL散度)较为相似。 ∵CrossEntropy=−∑xP(x)logQ(x)=−∑xP(x)[logP(x)+logQ(x)P(x)]=H(P)+DKL(P||Q)∵CrossEntropy=−∑xP(x...
其实CrossEntropyLoss相当于softmax + log + nllloss。 不信可以计算一遍: softmax_func=nn.Softmax(dim=1)soft_output=softmax_func(input)print('soft_output:\n',soft_output)log_output=torch.log(soft_output)print('log_output:\n',log_output)nllloss_func=nn.NLLLoss(reduction='none')nllloss_ou...
1.Assertion `t >=0&& t < n_classes` failed. 2.RuntimeError: Expected floating pointtypefortargetwithclassprobabilities, got Long 通过官方文档了解到,torch.nn.CrossEntropyLoss分为两种情况: 直接使用class进行分类,此时的label为0,1,2…的整数。对于这类情况,torch.nn.CrossEntropyLoss中添加了LogSoftma...
作为Comate,由文心一言驱动的智能编程助手,我将帮助你解答关于torch.nn.CrossEntropyLoss输入数据类型的问题。 1. CrossEntropyLoss期望的输入数据类型 torch.nn.CrossEntropyLoss 期望的输入数据类型是原始得分(logits),而不是概率。这些原始得分通常是神经网络最后一层的输出,没有经过softmax函数或其他任何形式的概率归一...
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布...
torch.nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失 本文只考虑基本情况,未考虑加权。 torch.nnCrossEntropyLosss使用的公式 目标类别采用one-hot编码 其中,class表示当前样本类别在one-
torch.nn.CrossEntropyLoss 多个批次 torch.nn.CrossEntropyLoss. 据我所知,批量计算损失是很常见的。但是,是否有可能计算多个批次的损失? 更具体地说,假设我们给出了数据 import torch features = torch.randn(no_of_batches, batch_size, feature_dim)...
torch.nn.CrossEntropyLoss为一个类,并非单独一个函数,使用到的相关简单参数会在使用中说明,并非对所有参数进行说明。 首先创建类对象 In[1]:importtorch In[2]:importtorch.nnasnn In[3]:loss_function=nn.CrossEntropyLoss(reduction="none") 1
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...