torch.nn.functional.cross_entropy() 的详细介绍 torch.nn.functional.cross_entropy() 是 PyTorch 中用于计算交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)的函数。交叉熵损失通常用于分类任务,例如多类别分类问题。1. 交…
在torch 的 cross_entropy 接口中,可以对多个样本计算交叉熵,然后再加权平均。 下面的脚本简单演示了 torch 的 cross_entropy 的实现逻辑。 importtorchimporttorch.nn.functionalasF# Assuming there are 3 categories and a batch size of 2logits=torch.tensor([[0.5,0.3,0.2],[0.1,0.7,0.2]])labels=torch.t...
F.cross_entropy 先来讲下基本的交叉熵cross_entropy,官网如下:torch.nn.functional.cross_entropy — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) loss=F.cross_entro...
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 torch 中，由于实际应用场景的多样性，cross_entropy 实现并非直接采用上述形式。具体实现为：-∑p*log(p_hat)，其中 p_hat 表示模型预测的概率分布，而 p 表示实际标签分布。值得注意的是，torch 中输入的标签 p 的形状与预测输出 q 的形状不一定相同，以适应多分类任务的需求。进一步解析 torch...
torch 对应的function kl_div cross_entropy binary_cross_entropy 交叉熵 二分类交叉熵 kl散度 注意kl散度 和公式中的有点不一样 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))。
CrossEntropy=−n∑i=1P(xi)logQ(xi)=Ex∼P[−logQ(x)]CrossEntropy=−∑i=1nP(xi)logQ(xi)=Ex∼P[−logQ(x)] 交叉熵的函数和相对熵(KL散度)较为相似。 ∵CrossEntropy=−∑xP(x)logQ(x)=−∑xP(x)[logP(x)+logQ(x)P(x)]=H(P)+DKL(P||Q)∵CrossEntropy=−∑xP(x...
在PyTorch中,交叉熵损失函数由`torch.nn.CrossEntropyLoss`类提供。然而,有时我们会发现计算得到的交叉熵值为负数,这让我们感到困惑,因为熵本身是一个无序程度的度量,不应该为负数。接下来,我们将探讨负数交叉熵的原因以及如何处理这种情况。 首先,我们需要明白交叉熵的定义。交叉熵是两个概率分布之间的差异,用于...
logsoftmax=F.log_softmax(pred) res2=F.nll_loss(logsoftmax,target)print(res2) 4.使用CrossEntropyLoss ,其等于softmax+log+nll_loss #4个样本,3分类pred=torch.rand(4,3)#真实类别标签target=torch.tensor([0,1,0,2]) res=F.cross_entropy(pred, target)print(res)...
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...