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…
defloss_fn(pred,target):pred=pred.reshape(-1)target=target.reshape(-1)critical=nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(pred,target)returncritical 这里使用了binary_cross_entropy_with_logits,该函数自带sigmoid操作,所以网络输出值直接传进来即可,不需要我们自己手动sigmoid。 另外,如果我们的输入值趋近...
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(input, gpu_wrapper(Variable(torch.zeros(input.shape[0]))) elif self.gan_type == 'WGAN_hinge': if target_is_real: return F.relu(1.0 - input).mean() else: return F.relu(input + 1.0).mean() else: raise ValueError() Example...
sigmoid(d0)...替换为d0...，然后依次将nn.BCELoss(size_average=True)替换为nn.BCEWithLogitsLoss...
torch.nn.functional.max_pool3d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False)source对由几个输入平面组成的输入进行3D最大池化。 有关详细信息和输出形状,参考MaxPool3dtorch.nn.functional.max_unpool1d(input, indices, kernel_size, stride=None, ...
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,...
Shape: BCELoss class torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')[source] Creates a criterion that measures the Binary Cross Entropy between the target and the output: The unreduced (i.e. with reduction set to 'none') loss can be described as: ℓ(...
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) ...
- nn.functional库 ```py import torch import torch.nn.functional as nn a = torch.ones(2,2) b = torch.ones(2,2) c = nn.binary_cross_entropy(a,b) ``` >c的结果都一样为0,即两个分布高度相似 总结一下,两个库都可以实现神经网络的各层运算。其他包括卷积、池化、padding、激活(非线性层)...