交叉熵损失代码pytorch
时间: 2023-07-23 22:03:03 浏览: 46
在PyTorch中计算交叉熵损失,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有10个类别
num_classes = 10
# 假设模型输出的logits为 (batch_size, num_classes)
logits = torch.randn(16, num_classes)
# 假设标签为 (batch_size,)
labels = torch.randint(num_classes, (16,))
# 创建交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(logits, labels)
print(loss)
```
在上面的代码中,`logits`是模型的输出,形状为 `(batch_size, num_classes)`,`labels`是真实标签,形状为 `(batch_size,)`。然后,创建`nn.CrossEntropyLoss`损失函数对象,并将`logits`和`labels`作为参数传递给该函数来计算损失。最后,打印输出的损失值。
注意,`nn.CrossEntropyLoss`函数会自动将`labels`转换为one-hot编码,所以`labels`只需要是一个形状为 `(batch_size,)` 的整数张量即可。
相关问题
交叉熵损失函数pytorch代码
在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来定义交叉熵损失函数。下面是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型输出和目标标签
outputs = torch.tensor([[0.5, 0.2, 0.3], [0.1, 0.8, 0.1]]) # 模型输出,形状为(batch_size, num_classes)
targets = torch.tensor([0, 2]) # 目标标签,形状为(batch_size,)
# 定义交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, targets)
print(loss)
```
输出结果将是一个标量张量,表示计算得到的交叉熵损失值。
请给出交叉熵损失的pytorch代码示例
当然,这是一个非常基础的问题,我很乐意为您提供一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 假设我们有一个模型和一些数据
model = torch.nn.Linear(10, 2)
data = torch.randn(3, 10)
target = torch.tensor([0, 1, 0])
# 计算交叉熵损失
logits = model(data)
loss = F.cross_entropy(logits, target)
# 打印损失
print(loss)
```
这里我们使用了 PyTorch 的 `F.cross_entropy` 函数来计算交叉熵损失。这个函数会自动将 logits 转换为概率分布,并计算交叉熵损失。