也就是BCEWithLogitsLoss() = sigmoid() + BCELoss() nn.CrossEntropyLoss() 输入需要注意以下几点: nn.CrossEntropyLoss() 内置了softmax操作,因此input只需要是网络输出的logits即可,不需要自己用softmax进行归一化,也不需要保证是正数。类似于上面的 BCEWithLogitsLoss(),只
在三维输入Tensor(N, C, d)的情况下,torch.nn.CrossEntropyLoss()在第二个维度,也就是维度C上求CE损失,最后得到的损失输出为Tensor(N, d)。 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torc...
假设传入torch.nn.CrossEntropyLoss的参数为torch.nn.CrossEntropyLoss(pred, label),其中pred为模型预测的输出,label为标签。 这两个报错都是因为pred输入的维度错误导致的 根据官网文档,如果直接使用class进行分类,pred的维度应该是[batchsize, class, dim 1, dim 2, ... dim K],label的维度应该是[batchsize,...
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...
log_target:一个布尔值,指定是否对target输入应用对数。如果为False,则计算方式为P * (log(P) - Q);如果为True,则计算方式为P * (P - log(Q))。 def gaussian_nll_loss( input: Tensor, target: Tensor, var: Tensor, full: bool = False, ...
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)。 NLLLoss() 损失函数公式: 常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e。
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...
进一步解析 torch 中 cross_entropy 的计算公式，公式为：-∑p*log(p_hat) / N。这里，N 表示样本数量。以一个包含三个样本、五个类别的批次为例，计算首个样本的损失值，验证公式应用的正确性。其实，cross_entropy 实质上是 log_softmax 与 nll_loss 的结合。log_softmax 函数用于将模型输出...
默认值为0.0,表示不应用标签平滑。 需要注意的是,当使用CrossEntropyLoss时,输入预测应该是对数概率(即,log softmax层的输出),而目标应该是类别索引。 综上所述,PyTorch中的CrossEntropyLoss函数通过其参数提供了灵活性,允许用户根据他们的具体需求和数据集的特点自定义损失计算。
loss = F.cross_entropy(logits, targets) (2) 目标类别索引超出范围 targets = torch.tensor([3, 0]) # 错误,类别索引最大为 num_classes - 1 解决方法: 确保目标类别索引在 [0, num_classes-1] 范围内。 (3) 输入和目标张量的形状不匹配 logits = torch.tensor([[0.2, 0.3, 0.5]]) targets =...