nn.CrossEntropyLoss()函数
时间: 2024-02-27 09:43:00 浏览: 13
nn.CrossEntropyLoss()函数是一个用于计算多类别交叉熵损失的PyTorch中的损失函数。它的目标是最小化训练期间的分类误差。
该函数的输入是一个包含预测类别得分的张量和一个包含真实类别索引的张量。预测类别得分是一个二维张量,其中每一个元素表示预测属于该类别的得分。真实类别索引是一个一维张量,其中每个元素表示样本的真实类别索引。
该函数计算的是输入预测类别得分和真实类别索引之间的交叉熵损失,并返回一个标量损失值。交叉熵损失是一种广泛使用的损失函数,对于多分类问题,它是一个很好的选择。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss函数用法?
nn.CrossEntropyLoss函数是PyTorch中常用的用于计算交叉熵损失的函数。它常用于多分类问题中,特别是当目标类别是互斥的情况下。
该函数的常用参数如下:
- 输入:通常是一个(batch_size, num_classes)大小的张量。该张量表示模型输出的预测结果。
- 目标:通常是一个(batch_size,)大小的张量,包含了每个样本的真实类别标签。
使用示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 模型输出
outputs = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.7, 0.1, 0.2]])
# 真实标签
targets = torch.tensor([1, 0])
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, targets)
print(loss)
```
在上述示例中,outputs是模型的预测输出,targets是真实标签。通过将这两个张量作为参数传递给nn.CrossEntropyLoss函数,即可计算出交叉熵损失。最后打印出的loss即为计算得到的损失值。
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:
```python
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。