上边示例代码中,real为一个批次的2个目标词id序列,pred为对应的模型预测的概率分布序列,loss_object计算每个词的损失值,tf.reduce_mean计算损失值的平均值。 用numpy演示上述计算的具体过程: import numpy as np def cross_entropy_loss(input, target): # Compute log-softmax of input tensor along class dimen...
7. 源码解析 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_soft...
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...
torch:CrossEntropy是个构造器,所以loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(output, target)这么写就对了 criteria =nn.CrossEntropyLoss() loss= criteria(output, target) loss = torch.nn.functional.cross_entropy(output, target) importtorchimporttorchvisionimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as F#in...
class torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 1. 计算公式:loss(input, class) = -input[class] 公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110。
torch.nn.CrossEntropyLoss调用了函数F.cross_entropy,与tf中不同的是,F.cross_entropy执行包含两部分log_softmax和F.nll_losslog_softmax主要用于解决函数overflow和underflow,加快运算速度,提高数据稳定性...
torch.nn.crossentropyloss公式PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()函数用于计算分类问题中的交叉熵损失。这个损失函数的计算公式为: ``` Categorical Crossentropy = -1/batch_size * (sum(Y*log(p)) + (1-Y)*log(1-p)) ``` 其中,`Y`是目标值(one-hot编码),`p`是预测值(模型输出)。注意,这里...
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...
🐛 CrossEntropyLoss() showing conflicting behavior on Windows Vs Online interpreters. I am trying to perform semantic segmentation. I am using a dataset with 59 classes. My predicted mask has shape [4, 59, 256, 256] (float) and Ground Truth Mask is of shape [4, 256, 256] (float)....
torch.nn.CrossEntropyLoss 是PyTorch 中用于多分类问题的损失函数。它结合了 nn.LogSoftmax() 和nn.NLLLoss()(负对数似然损失)在单个类中。输入是对数概率(通常是神经网络的原始输出),目标类别索引从 0 到 C-1,其中 C 是类别的数量。 2. torch.nn.CrossEntropyLoss 的主要参数 ...