loss = F.nll_loss(out, direction)是什么意思
时间: 2024-05-24 08:11:02 浏览: 12
这行代码是PyTorch中的一个损失函数,nll_loss表示负对数似然损失(negative log likelihood loss),通常用于多分类问题中。
其中,out是模型的输出,是一个tensor,表示每个类别的预测得分;direction是真实标签,也是一个tensor,表示样本的真实类别。损失函数的作用是计算模型输出与真实标签之间的差距,即预测值与真实值之间的误差,损失值越小,模型的预测效果越好。
所以,这行代码的作用是计算模型输出out与真实标签direction之间的负对数似然损失。
相关问题
test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item()
这段代码是计算模型输出结果和真实标签之间的负对数似然损失函数(loss),其中output是模型的输出结果,target是真实标签。F.nll_loss是PyTorch中的一个函数,用于计算负对数似然损失函数。size_average=False表示损失函数值不需要进行平均,item()方法用于获取张量tensor中的单个元素值。最终,test_loss是一个标量值,表示模型在测试集上的损失函数值。
def forward(self, pred, target, trans_feat): total_loss = F.nll_loss(pred, target)
这段代码是一个 PyTorch 模型的前向传递函数,其中 pred 是模型的输出,target 是真实标签,trans_feat 是一些转换特征。函数使用 PyTorch 的 F.nll_loss 函数计算交叉熵损失,其中 pred 是模型的输出概率,target 是真实标签的索引。该函数返回总损失 total_loss。
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