所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式,再采用交叉熵损失函数计算 loss。 主要参数: weight为每个类别手动重新调整权重。如果给定,则必须是大小为 C (类别数目)的张量 reduction 参数值mean和sum,默认mean ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight = None, size_average = True, ignore_index = -100, reduce = True) 1. 参数说明: weight:给每个类手动缩放权重,如果给出,则必须是维度为类别总数的张量 size_average:与上同 ignore_index:指定被忽略的目标值,不影响输入梯度,当值为 True 时,损失是对未被忽略的目标进...
ignore_index (int, optional): Specifies a target value that is ignored and does not contribute to the input gradient. When :attr:`size_average` is ``True``, the loss is averaged over non-ignored targets. Note that :attr:`ignore_index` is only applicable when the target contains class ...
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。...
ignore_index (int, optional) – 设置一个目标值, 该目标值会被忽略, 从而不会影响到 输入的梯度。 reduction-三个值,none: 不使用约简;mean:返回loss和的平均值;sum:返回loss的和。默认:mean。 4 KL 散度损失 KLDivLoss 计算input 和 target 之间的 KL 散度。KL 散度可用于衡量不同的连续分布之间的距离...
对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景...
torch.nn.NLLLoss(*weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.nll_loss(*input*, *target*, *weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) ...
本文紧接上一篇《实践torch.fx第一篇——基于Pytorch的模型优化量化神器》继续说,主要讲如何利用FX进行模型量化。 为什么这篇文章拖了这么久,有部分原因是因为Pytorch的FX变动有点频繁,我在使用过程中也尝试补充些代码和官方对齐,而且官方的更新比较频繁,很多琐碎的API偶尔会变化。因为怕文章的实时性不够,所以拖了一...
以word2vec为例,训练后生成的词向量文件是以离线配置文件的形式存在,可通过gensim工具包进行加载,具体命令是 wvmodel =gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(word2vec_file, binary=False, encoding='utf-8', unicode_errors='ignore') ,加载后,可通过 wvmodel.key_to_index 获取词向量文件(要对...
ignore_index(int,可选):指定一个目标值,该值将被忽略并不贡献于损失。这在目标张量中有某些标签不应考虑在损失计算中时非常有用。默认情况下,它设置为-100。 reduction(string,可选):指定应用于损失的减少方式。有三种选项:'none'、'mean'和'sum'。'none'返回批处理中每个元素的未减少损失,'mean'返回损失的...