交叉熵损失函数，代码表示

交叉熵损失函数的代码表示：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
    '''
    Inputs:
    y_pred: model predictions, shape (batch_size, num_classes)
    y_true: true labels, shape (batch_size, num_classes)

    Usage:
    loss = cross_entropy_loss(y_pred, y_true)
    '''
    # Compute the cross-entropy loss (J) for given predicted and true labels
    J = -np.sum(y_true * np.log(y_pred))
    
    # Return the loss
    return J

其中，y_pred 是模型预测的结果（形状为 (batch_size, num_classes)），y_true 是真实标签（形状为 (batch_size, num_classes)）。在函数中，我们首先计算交叉熵损失 J，然后将其返回。

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交叉熵损失函数代码

以下是二分类交叉熵损失函数的Python代码实现：

def binary_cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-6  # 防止出现log(0)的情况
    loss = -(1 / len(y_true)) * np.sum(y_true * np.log(y_pred + epsilon) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred + epsilon))
    return loss

其中，y_true是真实标签，y_pred是模型的预测标签，epsilon是一个极小值，用于防止出现log(0)的情况。

交叉熵损失函数 代码

交叉熵损失函数代码的示例如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 示例输入数据
pred = torch.tensor([[0.1, 0.8, 0.1], [0.2, 0.1, 0.7]], dtype=torch.float32)    # 预测结果
labels = torch.tensor([[0, 1, 0], [0, 0, 1]], dtype=torch.float32)    # one-hot编码的标签
labels_idx = torch.tensor([1, 2])    # 数字编码的标签

# 计算损失
loss1 = loss_fn(pred, labels)    # 使用one-hot编码的标签计算损失
loss2 = loss_fn(pred, labels_idx)    # 使用数字编码的标签计算损失

# 打印损失
print(loss1)
print(loss2)

这段代码首先导入了torch和torch.nn库，然后定义了交叉熵损失函数loss_fn。接着，给出了示例输入数据pred、labels和labels_idx。最后，通过loss_fn计算损失loss1和loss2，并打印出来。