torch.nn.functional.nll_loss(input, target, weight=None, size_average=True) 负的log likelihood损失函数. 详细请看NLLLoss. 参数:-input- (N,C) 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类别的权重。如果给定的话,必...
nn.NLLLoss输入是一个对数概率向量和一个目标标签。NLLLoss() ,即负对数似然损失函数(Negative Log Likelihood)。 NLLLoss() 损失函数公式: 常用于多分类任务,NLLLoss 函数输入 input 之前,需要对 input 进行 log_softmax 处理,即将 input 转换成概率分布的形式,并且取对数,底数为 e。 k y_k yk表示one_hot ...
torch.nn.NLLLoss(*weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) torch.nn.functional.nll_loss(*input*, *target*, *weight=None*, *size_average=None*, *ignore_index=- 100*, *reduce=None*, *reduction='mean'*) import torch.nn as nn ...
torch.nn.functional.nll_lossworks without any error when using cuda, but throws an error when using cpu. To Reproduce importtorchdefcpu():arg_0=torch.rand(torch.Size([500,6]),dtype=torch.float32)arg_1=torch.randint(-32768,32768,torch.Size([500]),dtype=torch.int64)res=torch.nn.function...
注意,在用PyTorch做分类问题的时候,在网络搭建时(假设全连接层的output是y),在之后加一个 y = torch.nn.functional.log_softmax (y),并在训练时,用torch.nn.functional.nll_loss(y, labels)。这样达到的效果和不用log_softmax层,并用torch.nn.CrossEntropyLoss(y,labels)做损失函数是一模一样的。
tensor(0.0821, grad_fn=<NllLossBackward>) 1. 由于PyTorch的nn.Module、nn.Parameter、Dataset和DataLoader,现在我们的训练循环变得更小、更容易理解。现在让我们尝试添加在实践中创建有效模型所需的基本功能。 9、增加验证 在第1部分中,我们只是尝试去设置合理的训练循环以用于我们的训练数据。 实际上,你总是应该...
常见的损失函数包括用于回归任务的 nn.MSELoss（均方误差）和用于分类的 nn.NLLLoss（负对数似然）。nn...
nn.CrossEntropyLoss() in Pytorch 其实归根结底，交叉熵损失的计算只需要⼀个term。这个term就是在softmax输出层中找到ground-truth⾥正确标签对应的那个entry j，也就是(\log(softmax(y_j)))。(当然咯，在计算softmax(y_j)的时候，我们是需要y⾥所有的term的值的。)H (y,y^{'})= -{y_j^{'}...
log_prob = torch.nn.functional.log_softmax(score,dim=1) loss = -torch.sum(log_prob * smoothed_labels) / N optimizer.zero_grad loss.backward optimizer.step Mixup beta_distribution = torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha) forimages, labels in train_loader: ...
交叉熵值越小两个的概率分布越接近foriinrange(100):prediction=net(x)loss=loss_func(prediction,y)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()ifi==99:print(loss)print(loss_func(net(x),y))run_Net()>>tensor(0.0065,grad_fn=<NllLossBackward>)>>tensor(0.0065,grad_fn=<NllLossBackward>...