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...
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_softmax(input, dim...
CrossEntropyLoss() pre = torch.tensor([0.8, 0.5, 0.2, 0.5], dtype=torch.float) tgt = torch.tensor([1, 0, 0, 0], dtype=torch.float) print("手动计算:") print("1.softmax") print(torch.softmax(pre, dim=-1)) print("2.取对数") print(torch.log(torch.softmax(pre, dim=-1))...
交叉熵损失函数`torch.nn.CrossEntropyLoss` F.cross_entropy F.nll_loss 交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss weight (Tensor, optional): a manual rescaling weight given to each class. If given, has to be a Tensor of size C...
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...
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D卷积。 有关详细信息和输出形状, 查看Conv3d。 参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iH x iW) ...
3 交叉熵损失 CrossEntropyLoss 当训练有 C 个类别的分类问题时很有效. 可选参数 weight 必须是一个1维 Tensor, 权重将被分配给各个类别. 对于不平衡的训练集非常有效。 在多分类任务中,经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数,因为交叉熵描述了两个概率分布的差异,然而神经网络输出的是向量,并不是概率分布...
让我们详细探讨CrossEntropyLoss函数的参数。 weight(可选):这是一个应用于每个类的损失的权重张量。它必须是一个长度等于类别数的1D张量。如果没有提供,则默认情况下,所有类别都被视为等权重。权重可用于平衡来自不同类别的损失贡献,特别是在处理类别不平衡时非常有用。 ignore_index(int,可选):指定一个目标值,...
2. 均方误差损失 MSELoss: 测量x和y中每个元素的均方误差。reduction同上，输入和标签要求维度一致。3. CrossEntropyLoss: 用于神经网络输出的归一化和分类，由LogSoftmax和NLLLoss组成。weight可调整类别权重，reduction默认mean，ignore_index忽略特定目标值。input维度(N,C)，target维度C，需为long类型。...
criterion = ts.nn.ParallelCrossEntropyLoss().cuda(args.gpu)当模型并行模式（TorchShard）和数据并行模式（DDP）一起工作时，我们需要处理并行层的输入。每个等级中的参数和训练数据都不同。因此，我们在 ResNet forward 中的并行线性层之前收集输入张量。x = ts.distributed.gather(x, dim=0) # gather input ...