其中pred的shape=(N, ),target的shape=(N, )。使用方式如下所示: defloss_fn(pred,target):pred=pred.reshape(-1)target=target.reshape(-1)critical=nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(pred,target)returncritical 这里使用了
importtorchimporttorch.nnasnn# reduction='none',不对所有的loss做平均或者求和,更方便看输出loss_func=nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')# 这是多分类的类别数目class_num=6# 输入input,batch=4,seq_len=5。这里为了简单就不用nn.Linear()了,直接rand# 注意这里不是(4, 5, class_name), 否则会报错...
主要记一下CrossEntropyLoss()函数内部运行原理,主要说一下内部参数redcution="mean"时的操作,reduction="sum"就是将对应加起来,关于函数的定义什么官网了解。# 原理# CrossEntropyLoss()函数主要是三部分:Softmax->Log->NNLLoss,NNLLoss操作主要是对预测结果求并取平均值,然后取负,详细看下面例子# input就是我...
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LogSoftmax以及NLLLoss,因此不用在网络的最后添加 softmax和arg...
torch中CTC损失和交叉熵损失引起的梯度爆炸、inf与nan问题的解决方法如下：梯度爆炸与inf问题： 数据清洗：对于CTC损失，时间较短但标签较长的数据片段可能导致损失爆炸。应对这类“肮脏样本”进行过滤。 设置zero_infinity参数：在CTC损失函数中，将zero_infinity参数设置为True，可以将无穷大的loss值置零，...
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...
在实现的类中，考虑到了torch.nn.CrossEntropyLoss的两个关键参数：weight和size_average。weight参数是一个张量，其维度为类别数量C，用于给不同类别的样本赋予不同的权重。size_average参数则是一个布尔值，默认为True，表示计算结果的平均值。若设置为False，则不会对损失值求平均，而是直接求和。为了...
torch.nn.MSELoss(reduction='mean') 参数: reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 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...
在介绍损失函数前,先介绍一下什么是 Softmax,通常在分类问题中会将 Softmax 搭配 Cross Entropy 一同使用。Softmax 的计算公式定义如下: $$\mathtt{softmax(x_i)={exp(x_i) \over {\sum_{j} exp(x_j)}}}$$ 例如,我们现在有一个数组 [1, 2, 3],这三个数的 Softmax 输出是: ...
在处理包含多个损失函数融合的场景时，如CTC损失与交叉熵损失（cross entropy loss）融合使用，可能会遇到nan问题。为了解决这个问题，可以采取类似的方法，将`reduction`参数设置为"none"，得到一个loss向量，然后根据向量中的nan值进行处理，比如对非nan损失值取平均，或者在出现全nan情况时设置loss为0。在...