crossentropyloss pytorch
时间: 2023-04-14 09:00:41 浏览: 85
交叉熵损失是一种用于分类问题的损失函数,它可以衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。在PyTorch中,可以使用CrossEntropyLoss函数来计算交叉熵损失。该函数将模型输出的概率分布和真实标签作为输入,并返回一个标量值作为损失。在训练过程中,通常将交叉熵损失作为优化器的目标函数,通过反向传播来更新模型参数,以使损失最小化。
相关问题
binary cross entropy loss的pytorch公式
Binary Cross Entropy Loss的PyTorch公式如下:
```python
import torch.nn.functional as F
loss = F.binary_cross_entropy(input, target)
```
其中,`input`是神经网络的输出,`target`是真实标签。
pytorch crossentropyloss使用
PyTorch中的交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)是一种用于分类问题的损失函数。它将预测值与真实标签进行比较,并计算出预测值与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数通常用于多分类问题,其中每个样本只能属于一个类别。在PyTorch中,可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss()函数来计算交叉熵损失。该函数需要两个输入:预测值和真实标签。预测值是一个张量,其形状为(batch_size, num_classes),其中num_classes是类别数。真实标签是一个张量,其形状为(batch_size,),其中每个元素表示该样本的真实类别。在计算交叉熵损失时,PyTorch会自动将真实标签转换为one-hot编码。