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…
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) loss=F.cross_entropy(input, target...
torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True) 此标准将log_softmax和nll_loss组合在一个函数中。详细请看CrossEntropyLoss 参数: input- (N,C) 其中,C 是类别的个数 target- (N) 其大小是 0 <= targets[i] <= C-1 1. weight (Variable, optional) – (N) ...
torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True) 该函数使用了 log_softmax 和 nll_loss,详细请看CrossEntropyLoss 参数:-input- (N,C) 其中,C 是类别的个数 -target- (N) 其大小是 0 <= targets[i] <= C-1 -weight(Variable, optional) – 一个可手动指定每个...
F.cross_entropy(input, target)：计算交叉熵损失。F.mse_loss(input, target)：计算均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 损失。卷积操作：F.conv2d(input, weight)：应用二维卷积。F.conv1d(input, weight)：应用一维卷积。池化操作：F.max_pool2d(input, kernel_size)：应用二维最大池化。F.avg_pool2d(...
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor source 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D卷积。 对于细节和输出形状,查看Conv3d 参数: input – 输入张量的形状 (minibatch xin_channels x iT x iH x iW) weight – 过滤器的形状 ...
loss = torch.nn.functional.cross_entropy(output, target) importtorchimporttorchvisionimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as F#input is of size N x C = 3 x 5input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)#each element in target has to have 0 <= value < Ctarget = torch.tenso...
Cross entropy loss function 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两个概率分布间的差异性,在深度学习中,一般用来求目标与预测值之间的差距。 信息论 交叉熵是信息论中的一个概念,要想了解交叉熵的本质,需要先从最基本的概念讲起。 1 信息量 信息量和事件发生的概率有关。 可见该函数符合我们对信息量...
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss #计算交叉熵损失 loss = loss_fn(logits, targets) print('交叉熵损失:', loss.item() ``` 解释上述代码: 1. 首先,我们导入了PyTorch库。 2.然后,我们设置了随机种子以确保结果可复现。 3. 接下来,我们假设有4个样本,每个样本有3个类别。我们使用`torch.randn`函数生成了...
import torch.nn.functional as F loss_func = F.cross_entropy def model(xb): return xb @ weights + bias 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 注意,在 model 函数中我们不再需要调用 log_softmax。让我们确认一下,损失和精确度与前边计算的一样: ...