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…
1.Assertion `t >=0&& t < n_classes` failed. 2.RuntimeError: Expected floating pointtypefortargetwithclassprobabilities, got Long 通过官方文档了解到,torch.nn.CrossEntropyLoss分为两种情况: 直接使用class进行分类,此时的label为0,1,2…的整数。对于这类情况,torch.nn.CrossEntropyLoss中添加了LogSoftma...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0) 最常用的参数为 reduction(str, optional) ,可设置其值为 mean, sum, none ,默认为 mean。该参数主要影响多个样本输入时,损失的综合方法。mean表示损失为多个样本的平均值,sum表示...
torch.nn.CrossEntropy用法 torch.nn.CrossEntropy常用于多类别单分类场景: NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个m*N的Tensor,其中N是分类个数。比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个3*3的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。 可以看...
nn.conv2d:二维卷积层。 nn.ReLU:激活函数(ReLU)。 nn.MaxPool2d:二维最大池化层。 3、损失函数 损失函数用于衡量模型的预测结果与真实结果之间的差距。torch.nn提供了多种损失函数,例如: nn.MSELoss:均方误差损失,用于回归任务。 nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失,用于分类任务。
主要记一下CrossEntropyLoss()函数内部运行原理,主要说一下内部参数redcution="mean"时的操作,reduction="sum"就是将对应加起来,关于函数的定义什么官网了解。# 原理# CrossEntropyLoss()函数主要是三部分:Softmax->Log->NNLLoss,NNLLoss操作主要是对预测结果求并取平均值,然后取负,详细看下面例子# ...
torch.nn.CrossEntropyLoss 是PyTorch 中用于多分类问题的损失函数。它结合了 nn.LogSoftmax() 和nn.NLLLoss()(负对数似然损失)在单个类中。输入是对数概率(通常是神经网络的原始输出),目标类别索引从 0 到 C-1,其中 C 是类别的数量。 2. torch.nn.CrossEntropyLoss 的主要参数 ...
在PyTorch中,`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数结合了Softmax激活函数和交叉熵损失计算。它可以直接应用于网络模型的输出和对应的标签上,计算两者之间的交叉熵损失,并返回平均损失值。 这是一个示例代码片段,展示如何在PyTorch中使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数: ```python import torch import torch.nn as nn ...
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...
torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,ignore_index=-100, reduction='mean') 参数: weight (Tensor, optional) – 自定义的每个类别的权重. 必须是一个长度为 C 的 Tensor 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。