SparseCategoricalCrossentropy( from_logits=True, reduction='none', ) real = tf.constant([[2,3,4], [1,2,3]], dtype=tf.float32) pred = tf.constant([ [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], [3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0]], [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],...
loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_...
当构建深度学习模型的时候,可以通过继承nn.Module类并重写forward方法来实现一个新的神经网络。另外,torch.nn中也定义了一系列的损失函数,包括平方损失函数torch.nn.MSELoss、交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss等。 六,torch.nn.functional函数模块 该模块定义了一些与神经网络相关的函数,包括卷积函数和池化函数等...
损失函数(loss):用于衡量模型在训练期间的准确率,这里用sparse_categorical_crossentropy,原理与categorical_crossentropy(多类交叉熵损失 )一样,不过真实值采用的整数编码(例如第0个类用数字0表示,第3个类用数字3表示,官方可看:tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy) 优化器(optimizer):决定模型如何根据其看到...
squeeze(1)) loss = crossEntropy.masked_select(mask).mean() loss = loss.to(device) return loss, nTotal.item() 6.2.7 torch.masked_select 上面都是基于索引选择元素。masked_select 用于基于True 所在的位置选择元素。 x = torch.randn(3, 4) x mask = x.ge(0.5) mask # mask 是由 True 或 ...
def cross_entropy_loss(): # loss loss = nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) output = loss(input, target) output.backward() Example #27Source File: ner_model.py From Doc2EDAG with MIT License 5...
def test_smoothing_multilabel_one_hot_targets(self): config = { "name": "label_smoothing_cross_entropy", "ignore_index": -1, "smoothing_param": 0.5, } crit = build_loss(config) targets = torch.tensor([[1, 0, 0, 0, 1]]) self.assertTrue(isinstance(crit, LabelSmoothingCrossEntropy...
为了与 PyTorch 中torch.nn.CrossEntropyLoss()求交叉熵的方法一致,Tensorflow 中并未对label 进行 One-Hot 编码,所以使用了tf.losses.sparse_categorical_crossentropy()方法计算交叉熵。结果为: Model:"cnn_model_2"___ Layer(type)Output Shape Param#===sequential_2(Sequential)multiple3148===...
cross_entropy(predictions, y.float()) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() if __name__ == "__main__": main() Versions python collect_env.py Collecting environment information... PyTorch version: 2.5.0.dev20240909 Is debug build: False CUDA used to build...
7withtf.name_scope("loss"):#这个名字是随意指定,看你想干什么xentropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y,logits= logits)withtf.name_scope()"cgx_name_scope"): a = tf.constant(1,name='my_a')#定义常量b = tf.Variable(2,name='my_b')#定义变量c = tf.add(a...