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.relu6(input, inplace=False) torch.nn.functional.elu(input, alpha=1.0, inplace=False) torch.nn.functional.leaky_relu(input, negative_slope=0.01, inplace=False) torch.nn.functional.prelu(input, weight) torch.nn.functional.rrelu(input, lower=0.125, upper=0.3333333333333333, t...
torch.nn.functional 模块中的函数通常是无状态的，这意味着它们不会存储参数（如权重和偏置），这些参数需要在函数调用时显式传递。这使得这些函数非常适合用在自定义神经网络的构建过程中。import torch.nn.init as init 这个语句导入了 PyTorch 的 torch.nn.init 模块，并将其简化为 init。torch.nn.init 提供了...
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对由几个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。 详细信息和输出形状,查看Conv1d 参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) ...
torch.nn.functional.conv2d(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2D卷积。 对于细节和输出形状详细可见Conv2d 参数: input – 输入的张量 (minibatch xin_channels x iH x iW) weight – 过滤器 (out_channels,...
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...
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: ...
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...
接着，我们关注 CrossEntropyLoss。在 torch 中，CrossEntropyLoss 接口在 nn module 下的类形式定义，使用时需创建实例。与此相反，cross_entropy 函数位于 nn.functional 中，可直接调用。无论是功能实现还是接口调用方式，CrossEntropyLoss 与 cross_entropy 在最终输出结果上并无区别，均可视为等效。总...