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…
其实CrossEntropyLoss相当于softmax + log + nllloss。 不信可以计算一遍: softmax_func=nn.Softmax(dim=1)soft_output=softmax_func(input)print('soft_output:\n',soft_output)log_output=torch.log(soft_output)print('log_output:\n',log_output)nllloss_func=nn.NLLLoss(reduction='none')nllloss_ou...
报错 在多分类语义分割问题中使用torch.nn.CrossEntropyLoss的时候,遇到的报错有: 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la...
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 ...
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为一个类,并非单独一个函数,使用到的相关简单参数会在使用中说明,并非对所有参数进行说明。 首先创建类对象 In [1]: import torch In [2]: import torch.nn as nn In [3]: loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction="none") ...
【torch.nn.CrossEntropyLoss使用流程】 torch.nn.CrossEntropyLoss为一个类,并非单独一个函数,使用到的相关简单参数会在使用中说明,并非对所有参数进行说明。 首先创建类对象 In[1]:importtorch In[2]:importtorch.nnasnn In[3]:loss_function=nn.CrossEntropyLoss(reduction="none") ...
torch.nn.CrossEntropyLoss 多个批次 torch.nn.CrossEntropyLoss. 据我所知,批量计算损失是很常见的。但是,是否有可能计算多个批次的损失? 更具体地说,假设我们给出了数据 import torch features = torch.randn(no_of_batches, batch_size, feature_dim)...
torch.nn.crossentropyloss公式PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()函数用于计算分类问题中的交叉熵损失。这个损失函数的计算公式为: ``` Categorical Crossentropy = -1/batch_size * (sum(Y*log(p)) + (1-Y)*log(1-p)) ``` 其中,`Y`是目标值(one-hot编码),`p`是预测值(模型输出)。注意,这里...