array([0, 0, 1]) # 对应的预测概率 loss = cross_entropy(y_true, y_pred) print("Cross Entropy Loss:", loss) >> Cross Entropy Loss: 16.118 torch 实现 from torch.nn import functional as F input = torch.randn(3, 5) target = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64) loss = F...
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...
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...
PyTorch官方实现:CrossEntropyLoss — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 1. 从多种版本中挑选一种实现,完整代码如下: import torch as nn import torch.nn.functional as F class ...
Loss=−y^y−(1−y)log(1−^y)Loss=−yy^−(1−y)log(1−y^) 二分类交叉熵(单标签分类任务) 在二分的情况下,模型最后需要预测的结果只有两种情况,对于每个类别我们的预测得到的概率为 p 和 1−p 假设真实分布为YY,网络输出的分布为^YY^...
除了使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数外,还可以手动实现交叉熵损失函数的计算。下面是一个手动计算交叉熵的示例代码: ```python import torch import torch.nn.functional as F #设置随机种子以便结果可复现 #假设有4个样本,每个样本有3个类别 # 模型预测的概率值(未经过 softmax) logits = torch.randn(4,...
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# ...
探究 torch 中的两个交叉熵接口：CrossEntropyLoss 与 cross_entropy。日常编程中，这两个接口常被混用，本文深入剖析了二者在实现、应用与逻辑关系上的异同点，确保开发者对交叉熵函数有更清晰的理解，使用时不再混淆。首先，我们探讨 cross_entropy 函数。理论上，交叉熵用于度量两个概率分布之间的差异，...
公式理解:input = [-0.1187, 0.2110, 0.7463],target = [1],那么 loss = -0.2110。 个人理解:感觉像是把 target 转换成 one-hot 编码,然后与 input 点乘得到的结果。 nn.NLLLoss输入是一个对数概率向量和一个目标标签。NLLLoss() ,即负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood)。