nn.CrossEntropyLoss fioat32

nn.CrossEntropyLoss函数在PyTorch中默认期望的目标数据类型是Long型，而不是Float32型。如果你想使用Float32型的目标张量，你可以使用nn.BCELoss函数来计算二分类交叉熵损失。

下面是一个使用nn.BCELoss函数计算二分类交叉熵损失的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 模型输出的预测值
outputs = torch.tensor([[0.2], [0.7], [0.9]])

# 目标值，使用Float32型
targets = torch.tensor([[0], [1], [1]], dtype=torch.float32)

# 使用BCELoss计算二分类交叉熵损失
riterion = nn.BCELoss()
loss = criterion(outputs, targets)
print(loss)

在这个示例中，outputs是模型的预测结果，targets是目标值。注意，目标值需要通过`dtype=torch.float32`指定为Float32型。

希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

fioat x=7.1235

请注意，您的代码中有一个拼写错误，应将 "fioat" 改为 "float"。

那么根据您的代码，定义了一个浮点型变量 x 并赋值为 7.1235。接下来您想要输出 x 的值，输出的格式为小数点后保留 3 位，左侧不足补空格，总共占 6 个字符的宽度。

那么使用以下代码可以实现您的需求：

float x = 7.1235;
printf("%6.3f", x);

输出结果为：

 7.124

train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 # 模型搭建 model = Sequential() input_shape = (train_X.shape[1], train_X.shape[2]) # 修改 input_shape 为输入数据的形状 model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25)) # 模型编译 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 模型训练 history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False) #模型预测 yhat = model.predict(test_X) test_X = test_X.reshape((test_X.shape[0], test_X.shape[2]))

这段代码是一个使用Keras搭建的LSTM模型，用于预测一组时间序列数据。首先，将数据集划分为训练集和测试集，train_data=2352 表示使用前2352个数据点作为训练集，剩余的数据点作为测试集。然后，将训练集和测试集分别划分为输入数据(train_X, test_X)和输出数据(train_Y, test_Y)。其中，输入数据是形状为(样本数, 时间步长, 特征数)的三维张量，表示每个样本在不同时间步长上的特征序列。输出数据是形状为(样本数, 特征数)的二维张量，表示每个样本在最后一个时间步长上的目标变量值。接着，使用Sequential()创建一个序列模型，添加一个LSTM层和一个全连接层(Dense)，并在全连接层之前添加了一个Dropout层以防止过拟合。模型编译时，使用均方误差作为损失函数(loss)，adam作为优化器(optimizer)。在模型训练过程中，使用fit()方法训练模型，并使用verbose参数设定打印训练日志的详细程度。最后，使用predict()方法对测试集进行预测，得到预测结果yhat。