tensor([1, 0, 0, 0], dtype=torch.float) print(loss_func(pre, tgt)) 输出为: tensor(1.1087) 1.参数 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing
torch.nn.CrossEntropyLoss用法 前言 早上想花一个小时参照网上其他教程,修改模型结构,写一个手写识别数字的出来,结果卡在了这个上面,loss一直降不下来,然后我就去查看了一下CrossEntropyLoss的用法,毕竟分类问题一般都用这个。 代码 引入一个库: 假如是一个四分类任务,batch为2(只是为了显示简单,举个例子罢了) ...
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 ...
# ignore_index默认-100,即labels中特殊token-100的loss为0,可通过shift_labels[0]=-100验证,若存在其他负数token会报错越界 交叉熵损失计算的tensor预处理 计算交叉熵损失 至此我们可以理解为何二者在取reduction为none时存在区别了 另外一个值得注意的是nn.CTCLoss的loss_reduction_mean不等于loss_reduction_sum/tota...
PyTorch官方实现:CrossEntropyLoss — PyTorch 1.12 documentation torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0) 1. 从多种版本中挑选一种实现,完整代码如下:
torch.nn.CrossEntropyLoss 1 classtorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True) 我这里没有详细解读这个损失函数的各个参数,仅记录一下在sru中涉及到的。 sru中代码如下 1 criterion = nn.CrossEntropyLoss(size_average=False)...
1.调试程序发现计算loss的时候出现如题所示错误,导致后续程序报CUDA的错 nn.CrossEntropyLoss(),我设置ignore_index为0,mask设为0,1,2,做2分类,就会这样 2.将ignore_index改为-1,计算loss的时候把mask=mask-1,就能正常分类 不知道为啥会出现这种情况
torch.nn.CrossEntropyLoss调用了函数F.cross_entropy,与tf中不同的是,F.cross_entropy执行包含两部分log_softmax和F.nll_losslog_softmax主要用于解决函数overflow和underflow,加快运算速度,提高数据稳定性...
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。
binary cross entropy loss 交叉熵误差函数还有一种特殊情况,即二值交叉熵误差。比如一个正负例预测问题中,希望网络输出结果为1或0,网络输出的是一个值,需要首先将该值隐射到sigmoid函数中,以限制值的范围到(0, 1),然后再和标签值进行计算。其中pred的shape=(N, ),target的shape=(N, )。使用方式如下所示: ...