但通常我们的惯性思维是,一维是Tensor(C),二维是Tensor(N, C),那三维自然应该是Tensor(d, N, C),这样输入CE函数后得到的loss形状为Tensor(d, N)。但是在torch.nn.CrossEntropyLoss()损失函数的背景下,这样的思维方式是错误的,一定要注意。遇见“Tensor形状不匹配”的错误还好,更可怕的是凑巧形状匹配,但计算...
crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output) 经过CrossEntropyLoss后,最终结果为: crossentropyloss_output:tensor([2.4402,1.4402,0.4402]) 下面我们来剖析它的计算过程。其实CrossEnt...
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...
In classification task, cross-entropy loss (交叉熵) is the most common loss function you will see to train such networks. Cross-entropy loss can be written in the equation below. For example, there is a 3-class CNN. The output (yy) from the last fully-connected layer is a(3×1)(3...
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]: import torch In [2]: import torch.nn as nn In [3]: loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none") ...
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...
1. torch.nn.CrossEntropyLoss 是什么 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。
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...
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...
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)...