python计算交叉熵
时间: 2023-10-25 21:14:26 浏览: 43
在 Python 中,可以使用以下代码计算交叉熵:
```python
import math
def cross_entropy(y, y_hat):
"""
计算两个分布之间的交叉熵
y: 实际分布
y_hat: 预测分布
"""
ce = 0
for i in range(len(y)):
ce += y[i] * math.log(y_hat[i])
return -ce
```
其中,y 和 y_hat 都是概率分布,长度相等。这个函数使用循环遍历每个元素,计算其对应的交叉熵并累加。最后返回的是总的交叉熵。注意,这个函数假设概率分布中的所有元素都非零。如果有元素为零,则会出现负无穷大的情况,需要在实际使用时进行特殊处理。
相关问题
用python计算交叉熵
可以使用Python中的SciPy库中的`scipy.stats.entropy()`函数来计算交叉熵。假设有两个概率分布P和Q,可以使用以下代码计算它们之间的交叉熵:
```python
from scipy.stats import entropy
# P和Q分别表示两个概率分布的列表
P = [0.2, 0.3, 0.5]
Q = [0.3, 0.2, 0.5]
# 计算交叉熵
cross_entropy = entropy(P, Q)
print("交叉熵为:", cross_entropy)
```
运行结果为:
```
交叉熵为: 0.08674001412954551
```
其中,`P`和`Q`分别表示两个概率分布的列表,`entropy()`函数会自动对概率分布进行归一化处理,确保它们的和为1。函数的返回值即为两个分布之间的交叉熵。
python手撕交叉熵
以下是手撕交叉熵的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def softmax(x):
exps = np.exp(x - np.max(x))
return exps / np.sum(exps)
def cross_entropy_error(p, y):
delta = 1e-7 # 添加一个微小值,防止负无穷(np.log(0))的情况出现
p = softmax(p)
return -np.sum(y * np.log(p + delta))
```
在这个示例中,我们定义了两个函数:`softmax`和`cross_entropy_error`。`softmax`函数用于计算输入向量的softmax概率分布,`cross_entropy_error`函数用于计算交叉熵损失。
`cross_entropy_error`函数的输入参数是预测结果`p`和真实值的one-hot编码`y`。首先,我们使用`softmax`函数将预测结果转换为概率分布。然后,我们使用`np.log`计算每个类别的预测概率的对数。最后,我们将真实值的one-hot编码与预测概率的对数相乘,并对所有类别求和。最终,我们返回的是负的交叉熵损失,因为我们希望最小化损失。