log= torch.log(pred)#以自然对数e为底res=-torch.sum(one_hot*log)/target.shape[0]#这里的*是张量对应元素相乘print(res) 2.使用nll_loss计算交叉熵时,无需对标签进行onehot编码 #预测值,假设已做softmaxpred=torch.tensor([[0.2,0.3,0.5],[0.3,0.2,0.5],[0.4,0.4,0.2]])#真实类别标签target=torch...
import torch x = torch.rand(5) x1 = torch.softmax(x, dim=-1) x2 = torch.nn.Softmax(dim=-1)(x) x3 = torch.nn.functional.softmax(x, dim=-1) x4 = torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=-1) print(x1) print(x2) print(x3) print(x4) print(torch.log(x3)) # 随机输出: ...
3 CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数 交叉熵损失函数=nn.LogSoftmax()+nn.NLLLoss() 因为神经网络输出的是向量,并不是概率分布的形式。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 ...
LogSigmoid激活函数常常被用作与NULLoss损失函数一起使用,用作神经网络反向传播过程中的计算交叉熵的环节。 deflogsigmoid(x):returnnp.log(1.0/(1.0+np.exp(-x))) Softmax函数 Softmax函数是一种常用于多分类问题的激活函数,它将输入值映射到0到1之间的概率分布,可以将神经网络的输出转换为各个类别的概率值。...
LogSoftmax(dim=1) N, C = 5, 4 r = None #r = torch.randn(5) loss1 = nn.NLLLoss(weight=r,reduction='sum') loss2 = MyNLLLoss(weight=r,reduction='sum') inputs = torch.randn(4,5) target = torch.tensor([1,0,3,4]) output1 = loss1(m(inputs), target) output2 = loss2...
pred = pred.log_softmax(dim=self.dim) num_class = pred.size()[-1] with torch.no_grad(): true_dist = torch.zeros_like(pred) true_dist.fill_(self.smoothing / (num_class - 1)) true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence) ...
loss_fn=nn.CTCLoss() 其他 负对数似然损失(NLLLoss): 适合与LogSoftmax一起使用的多分类损失。 loss_fn=nn.NLLLoss() Huber 损失(SmoothL1Loss): 介于L1和L2损失之间,适合处理异常值。 loss_fn=nn.SmoothL1Loss() 这些损失函数可以根据任务的不同需求进行选择。
🐛 Bug RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'torch.LongTensor' To Reproduce torch.nn.functional.log_softmax(torch.arange(9), dim=0) Gives: ~/.local/share/miniconda3/envs/nndl/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py in log_softmax(input, dim,...
5. NLLLoss: 用于分类问题，常与softmax、log等组合使用。weight和reduction参数同上，target同样要求是long类型。6. PoissonNLLLoss: 损失函数，适用于标签服从泊松分布的神经网络输出。输入和标签维度需匹配，具体应用见链接。7. KLDivLoss: KL散度，衡量两个分布间距离。softmax处理以确保概率和为1，...
均方误差）和用于分类的 nn.NLLLoss（负对数似然）。nn.CrossEntropyLoss 结合了 nn.LogSoftmax 和 ...