交叉熵损失函数,代码表示loss=''
时间: 2023-05-26 08:06:33 浏览: 42
categorical_crossentropy 或者 crossentropy.
例如:在Keras中,通过设置loss参数来指定使用的损失函数,可以写成:
```python
from keras import losses
model.compile(loss=losses.categorical_crossentropy, optimizer='adam')
```
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交叉熵损失函数 代码
交叉熵损失函数代码的示例如下:
```python
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。
import torch.nn.functional as F def calculate_loss(y, y_true, y_old, p, p_old, lambda): # 计算交叉熵损失函数 ce_loss = F.cross_entropy(y, y_true) # 计算知识蒸馏损失函数 distill_loss =F.cross_entropy(F.softmax(y/ T, dim=1), F.softmax(y_old/T, dim=1)) new_loss = (1 - lambda) * ce_loss + lambda* distill_loss return new_loss逐行解释
好的,我来逐行解释这段代码:
1. `import torch.nn.functional as F`: 导入 PyTorch 中的 nn.functional 模块,并将其命名为 F。
2. `def calculate_loss(y, y_true, y_old, p, p_old, lambda):`:定义一个名为 calculate_loss 的函数,该函数有五个输入参数 y,y_true,y_old,p,p_old 和 lambda。
3. `ce_loss = F.cross_entropy(y, y_true)`: 使用 nn.functional 中的 cross_entropy 函数来计算当前模型的输出 y 和真实标签 y_true 之间的交叉熵损失函数,并将其赋值给变量 ce_loss。
4. `distill_loss = F.cross_entropy(F.softmax(y / T, dim=1), F.softmax(y_old / T, dim=1))`: 使用 nn.functional 中的 cross_entropy 函数来计算当前模型的输出 y 和之前模型的输出 y_old 分别经过 softmax 归一化后再计算的知识蒸馏损失函数,并将其赋值给变量 distill_loss。其中,T 是温度参数,dim=1 表示在第二个维度上进行 softmax 归一化。
5. `new_loss = (1 - lambda) * ce_loss + lambda * distill_loss`: 根据论文中的公式,计算最终的损失函数,即当前模型的交叉熵损失函数和知识蒸馏损失函数的加权和,并将其赋值给变量 new_loss。其中,lambda 是知识蒸馏损失函数的权重系数。
6. `return new_loss`: 将计算得到的最终损失函数返回。