标签平滑pytorch代码

以下是一个使用标签平滑的PyTorch代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class LabelSmoothLoss(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, smoothing=0.1):
        super(LabelSmoothLoss, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.smoothing = smoothing
        self.confidence = 1.0 - smoothing

    def forward(self, x, target):
        one_hot = torch.zeros_like(x).scatter(1, target.unsqueeze(1), 1)
        smooth_target = one_hot * self.confidence + (1 - one_hot) * self.smoothing / (self.num_classes - 1)
        log_probs = nn.functional.log_softmax(x, dim=1)
        loss = - (smooth_target * log_probs).sum(dim=1).mean()
        return loss

# example usage
num_classes = 10
smoothing = 0.1
model = nn.Linear(256, num_classes)
criterion = LabelSmoothLoss(num_classes, smoothing)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为`LabelSmoothLoss`的自定义损失函数。在它的构造函数中，我们传入了类别数目`num_classes`和平滑参数`smoothing`。然后，在`forward`函数中，我们首先将目标标签转换为独热编码，并将其与平滑参数结合得到平滑后的目标标签。接着，我们使用PyTorch的内置函数`log_softmax`计算模型的输出的对数概率，并计算平滑后的目标标签与对数概率的交叉熵损失。最后，我们计算损失的平均值并返回。

在使用时，我们可以像使用任何其他损失函数一样将它传递给优化器，并将输出和目标标签传递给它的`forward`函数计算损失。