import torch import torch.nn.functional as F # 模型输出 logits logits = torch.tensor([[1.5, 0.2, 2.1], [0.5, 2.2, 1.3]]) # 真实类别标签 targets = torch.tensor([2, 1]) # 计算交叉熵损失 loss = F.cross_entropy(logits, targets) print("Loss:", loss.item()) (2) 使用权重 # 为...
2. PyTorch中交叉熵损失函数的用法 在PyTorch中,计算交叉熵损失通常使用torch.nn.functional.cross_entropy函数或torch.nn.CrossEntropyLoss类。这些函数和类内部会自动对模型的输出应用Softmax函数,以将输出转换为概率分布,然后计算交叉熵损失。 3. 使用PyTorch交叉熵损失函数的代码示例 python import torch import torch...
torch.nn.CrossEntropyLoss(*weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction='mean'*, *label_smoothing=0.0*) torch.nn.functional.cross_entropy(*input*, *target*, *weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction=...
torch.nn.functional.conv_transpose3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用三维转置卷积,有时也称为“去卷积”。 有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose3d。
torchcross_entropy损失函数文章分类 torch中的交叉熵损失函数使用案例 import torch import torch.nn.functional as F pred = torch.randn(3, 5) print(pred.shape) target = torch.tensor([2, 3, 4]).long() # 需要是整数 print(target.shape) ...
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]...
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...
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.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)...
correct_loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits*scale, labels) self.assertTrue(torch.isclose(loss, correct_loss)) 開發者ID:KevinMusgrave,項目名稱:pytorch-metric-learning,代碼行數:21,代碼來源:test_cosface_loss.py 示例11: test_proxy_nca_loss ...