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…
torch.nn.functional.elu(input, alpha=1.0, inplace=False) torch.nn.functional.leaky_relu(input, negative_slope=0.01, inplace=False) torch.nn.functional.prelu(input, weight) torch.nn.functional.rrelu(input, lower=0.125, upper=0.3333333333333333, training=False, inplace=False) torch.nn.functional....
torch.nn.functional.conv_transpose2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)→ Tensorsource在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D转置卷积,有时也被称为去卷积。 有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose2d。
如果用s集合表示前缀和，下标i表示1到i的前缀和，那么s[i]=s[i-1]+a[i]. 二维前缀和： s[i]...
binary_cross_entropy_with_logits( mask_logits[positive_inds, labels_pos], mask_targets ) return mask_loss Example #17Source File: functional.py From deep_pipe with MIT License 5 votes def linear_focal_loss_with_logits(logits: torch.Tensor, target: torch.Tensor, gamma: float, beta: float...
主要原因是由于Sigmoid + BCE的不稳定性。参考文档和torch社区，我所要做的就是将模型从F.sigmoid(d0)...
torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target, size_average=True) torch.nn.functional.soft_margin_loss(input, target, size_average=True) torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True) 该函数计算了输出与target之间的二进制交叉熵,详细请看BCELoss ...
Cross Entropy 对于Cross Entropy,以下是我见过最喜欢的一个解释: 在机器学习中,P 往往用来表示样本的真实分布,比如 [1, 0, 0] 表示当前样本属于第一类;Q 往往用来表示模型所预测的分布,比如 [0.7, 0.2, 0.1]。这里直观的理解就是,如果用 P 来描述样本,那就非常完美,而用 Q 来描述样本,虽然可以大致描述,...
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) ...
接着，我们关注 CrossEntropyLoss。在 torch 中，CrossEntropyLoss 接口在 nn module 下的类形式定义，使用时需创建实例。与此相反，cross_entropy 函数位于 nn.functional 中，可直接调用。无论是功能实现还是接口调用方式，CrossEntropyLoss 与 cross_entropy 在最终输出结果上并无区别，均可视为等效。总...