torch.nn.functional.cross_entropy() 是基于 torch.nn.functional.log_softmax 和torch.nn.functional.nll_loss 实现的: def cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean', label_smoothing=0.0): log_prob = F.log_softmax(input, dim...
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.conv_transpose2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用二维转置卷积,有时也称为“去卷积”。 有关详细信息和输出形状,请参阅ConvTranspose2d。 参数:-input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x...
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D卷积。 有关详细信息和输出形状, 查看Conv3d。 参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iH x iW) ...
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.conv_transpose2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)→ Tensorsource在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D转置卷积,有时也被称为去卷积。 有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose2d。
weight(tensor) - 卷积的权重,大小是(out_channels, in_channels,kernel_size) bias(tensor) - 卷积的偏置系数,大小是(out_channels) 2、class torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_model=False) ...
binary_cross_entropy¶ torch.nn.functional.binary_cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean')[source]¶ Function that measures the Binary Cross Entropy between the target and the output. See BCELoss for details. Parameters input –Tensor of arb...
而 nn.functional.Conv1d 则允许用户手动维护 weight、bias、stride 等中间量的值，调用时需要同时传入输入数据和这些参数。在损失函数方面，torch.nn.CrossEntropyLoss()是一个类，用于计算交叉熵损失。而 F.cross_entropy()是交叉熵损失的函数形式，它整合了 log_softmax 和 nll_loss 两个操作，可以...
Cross Entropy 对于Cross Entropy,以下是我见过最喜欢的一个解释: 在机器学习中,P 往往用来表示样本的真实分布,比如 [1, 0, 0] 表示当前样本属于第一类;Q 往往用来表示模型所预测的分布,比如 [0.7, 0.2, 0.1]。这里直观的理解就是,如果用 P 来描述样本,那就非常完美,而用 Q 来描述样本,虽然可以大致描述,...