2.1 nn.Softmax 2.2 nn.LogSoftmax 2.3 nn.CrossEntropyLoss 2.4 torch.nn.Sigmoid 和 BCELoss() 3.二分类中的nn.sigmoid和nn.softmax 4.最后还有点小思考…… 4.1 二分类问题 4.2 多类别分类 4.3 多标签分类 基本照搬Honda:基于pytorch的二分类、多分类、多标签等问题总结;其中加了一些自己看的时候的思考...
import torch x = torch.rand(5) x1 = torch.softmax(x, dim=-1) x2 = torch.nn.Softmax(dim=-1)(x) x3 = torch.nn.functional.softmax(x, dim=-1) x4 = torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=-1) print(x1) print(x2) print(x3) print(x4) print(torch.log(x3)) # 随机输出: ...
torch.nn.functional.max_pool1d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_pool2d(input, kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False, return_indices=False) torch.nn.functional.max_pool3d(input...
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 jj ,也就是(log(softmax(yj))log(softmax(yj)))。(当然咯,在计算softmax(yj)softmax(yj)的时候,我们是需要y里所有的term的值的。) H(y,y...
importtorch.nn.functionalasFimporttorch truth = torch.tensor([[1,0,0]], dtype=torch.float) predicted1 = torch.tensor([[0.5,0.4,0.1]], dtype=torch.float)print(truth.softmax(0))#dim=0,每一列的概率之和为1print(truth.softmax(1))#dim=1,每一行的概率之和为1print(F.log_softmax(predict...
nn/lib/THNN/generic/LogSoftMax.c Go to file Copy path 137 lines (120 sloc)3.46 KB RawBlame #ifndefTH_GENERIC_FILE #defineTH_GENERIC_FILE"generic/LogSoftMax.c" #else voidTHNN_(LogSoftMax_updateOutput)( THNNState *state, THTensor *input, ...
$$\mathtt{L(\widehat{y}, y) =- \sum_{i=1}^C y_i log(\widehat{y}\_{i})}$$ 这里的 $\mathtt{\widehat{y}}$ 指的是预测值(Softmax 层的输出)。$\mathtt{y}$ 指的是真实值,是一个 one-hot 编码后的 C 维向量。什么是 One-hot Encoding?如果一个样例 x 是类别 i,则它标签 ...
self.log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) self.e = e self.reduction = reduction def _one_hot(self, labels, classes, value=1): """ Convert labels to one hot vectors Args: labels: torch tensor in format [label1, label2, label3, ...] ...
🐛 Bug RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'torch.LongTensor' To Reproduce torch.nn.functional.log_softmax(torch.arange(9), dim=0) Gives: ~/.local/share/miniconda3/envs/nndl/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/functional.py in log_softmax(input, dim,...
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^{'}...