nn.CrossEntropyLoss()的两个输入都是什么
时间: 2024-02-27 08:43:33 浏览: 19
`nn.CrossEntropyLoss()`是一个损失函数,它的两个输入分别是模型的输出和目标标签。具体来说,模型的输出是一个张量,其形状通常为`[batch_size, num_classes]`,其中`batch_size`表示输入样本的数量,`num_classes`表示分类的类别数。目标标签是一个一维张量,其长度与`batch_size`相同,每个元素的取值应为一个类别的索引,表示该样本的真实类别。在计算损失时,`nn.CrossEntropyLoss()`会自动对真实标签进行one-hot编码,因此可以直接输入一个索引值。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss()与F.CrossEntropyLoss()
nn.CrossEntropyLoss()和F.CrossEntropyLoss()是PyTorch中用于计算交叉熵损失的两个函数。它们的功能是相同的,但用法略有不同。
nn.CrossEntropyLoss()是一个类,可以实例化为一个对象,然后可以调用该对象的forward()方法来计算交叉熵损失。该方法接受两个参数:输入数据和目标数据。输入数据是一个(batch_size, num_classes)的张量,表示模型的输出概率分布;目标数据是一个(batch_size,)的张量,表示实际的类别标签。
F.CrossEntropyLoss()是一个函数,可以直接调用来计算交叉熵损失。该函数接受三个参数:模型的输出概率分布、实际的类别标签和一个可选的权重张量。与nn.CrossEntropyLoss()相比,F.CrossEntropyLoss()不需要实例化对象,直接调用即可。
nn.crossentropyloss()输入参数
nn.CrossEntropyLoss()的输入参数通常是两个张量:模型的输出和标签。
模型的输出是一个(batch_size, num_classes)的张量,其中batch_size指批次中的样本数量,num_classes指分类问题中的类别数量。
标签是一个(batch_size,)的张量,包含了每个样本的类别标签。标签的取值范围应当是从0到num_classes-1之间的整数。
举个例子,如果有一个分类问题,共有3个类别(num_classes=3),一批次中有4个样本(batch_size=4),那么模型输出和标签的形状分别为:
模型输出:(4, 3)
标签:(4,)
在使用nn.CrossEntropyLoss()时,它会自动计算交叉熵损失,并返回一个标量张量作为损失值。