criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

时间: 2023-12-18 15:05:10 浏览: 100
torch.nn.CrossEntropyLoss() 是一个用于计算交叉熵损失的损失函数类。交叉熵损失通常用于多分类问题中，它将一组预测结果与其真实标签进行比较，并计算出预测结果与真实标签之间的差异。 在这里，你创建了一个名为 criterion 的对象，它是 torch.nn.CrossEntropyLoss() 类的一个实例。你可以将该损失函数应用于模型的预测结果来计算模型的训练损失。
相关问题

解释criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()是一个用于计算多分类交叉熵损失的函数。它将一个大小为(batch_size, num_classes)的输入张量和一个大小为(batch_size)的目标张量作为输入，并计算输入与目标之间的交叉熵损失。该函数用于训练神经网络进行分类任务。

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() criterion.to(device)是什么意思

这段代码的作用是将PyTorch中的交叉熵损失函数`torch.nn.CrossEntropyLoss()`移动到指定的设备（例如CPU或GPU）上进行计算，以便在训练过程中使用。 在PyTorch中，设备的选择非常重要，因为不同的设备具有不同的计算能力和速度。默认情况下，PyTorch将张量和模型加载到主机的内存中（即CPU），但是你可以使用`.to()`方法将它们移动到GPU上，以便使用GPU进行计算，以加快训练速度。 在这个例子中，将交叉熵损失函数移动到所选设备上，可以确保在训练过程中，损失函数的计算与其他张量和模型的计算在同一个设备上进行，从而提高训练的效率。
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pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解

今天小编就为大家分享一篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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Pytorch中torch.nn的损失函数

目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数的问题，因为经常会忘记（好记性不如烂笔头囧rz），都是现学现用，所以自己写了一些代码探究一下，并在此记录，如果以后还遇到其他损失函数，继续在此补充。 如果有兴趣，我建
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pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式

均方损失函数： 这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 (1)如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduce = True，那么 loss 返回的是标量 a)如果 size_average = True，返回 loss.mean(); b)如果 si

如何将其中测试集的loss函数收敛：class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

根据给出的代码，下列是一些建议来使该模型的测试集的损失函数收敛： 1. 增加训练周期（num_epochs），以便为模型提供更多的训练时间； 2. 减小 Adam 优化器的学习率（lr），以防止步长过大； ...

在执行：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()如何将其中测试集的loss函数收敛

首先，需要检查训练集和测试集的loss值是否有明显的差距，如果有，则需要增加模型复杂度或者增加训练集的数量。其次，可以尝试调整learning rate、weight decay等超参数，使模型更容易收敛。另外，可以适当增加训练...

import torch.optim as optim net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=3e-4)

其中，net为一个自定义的神经网络模型，criterion为交叉熵损失函数，optimizer为Adam优化器，lr为学习率，设定为3e-4。Adam是一种常用的优化算法，可以用来优化神经网络的权重和偏置参数，从而提高模型的准确性。

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training') 报错：ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (0). 怎么修改？

这是 nn.CrossEntropyLoss 期望的标签形状。 解决方法是将 labels 转换为形状为 (1,) 的张量。你可以使用 labels.unsqueeze(0) 来实现这一点。这将在第0维添加一个额外的维度，将形状从 (batch_size,) ...

criterion = nn.CrossEntropyLoss

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) # 训练模型 for epoch in range(10): optimizer.zero_grad() output = model(x) loss = criterion(output, y) loss....

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的...

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 提示未解析引用net

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) for epoch in range(2): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels...

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中用于多分类任务的损失函数。它将softmax函数和负对数似然损失结合...criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 计算损失 loss = criterion(output, label) # 输出损失 print(loss)

如何在该模型中设置weight_decay参数，来实现正则化：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero...
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