pytorch 二分类 交叉熵

在PyTorch中，二分类交叉熵损失函数可以使用torch.nn.BCELoss来实现。该损失函数主要用于二分类问题，其中模型的输出值需要经过sigmoid函数进行概率化处理后与真实标签进行比较。BCELoss的计算方式是将每个样本的预测值与真实标签进行比较，并计算二进制交叉熵损失。

另外，还有一种类似的损失函数是torch.nn.BCEWithLogitsLoss。这个函数可以在模型的输出值上直接计算二分类交叉熵损失，省去了先进行sigmoid概率化的步骤。这种方式更加高效且稳定。

相关问题

pytorch 二分类 交叉熵 教程

在PyTorch中，进行二分类交叉熵的教程可以使用torch.nn.BCELoss和torch.nn.BCEWithLogitsLoss这两个函数。torch.nn.BCELoss函数计算二分类交叉熵，而torch.nn.BCEWithLogitsLoss函数在计算二分类交叉熵的同时，会对输出进行截断操作，以确保计算的稳定性。

在使用torch.nn.BCELoss时，PyTorch会将BCELoss的输出截断至大于等于-100。这个操作可以获得有限的loss值以及线性的反向传播。

如果你想了解更多关于PyTorch二分类交叉熵的教程，可以参考PyTorch官方文档和论坛，那里有丰富的教程和示例代码可供学习和参考。

如果标签是2维的，不是onehot表示，如何使用pytorch实现计算交叉熵损失

如果你的标签是二维的而不是one-hot编码，通常意味着它们是类别级别的多维度标签，比如每个样本有多个相关的类别。在PyTorch中，可以使用`nn.CrossEntropyLoss`函数来处理这种类型的多标签分类任务，但是需要稍作调整。

首先，你需要创建一个`CrossEntropyLoss`实例。然后，在计算损失之前，你需要将目标标签转换成概率分布。这通常是通过`softmax`激活函数完成，如果模型的最后一层不是`softmax`，那么你应该添加一个。同时，输入的概率预测应该是一个logits形式的张量。

假设你的模型预测（模型输出）记为`logits`，目标标签（未经one-hot编码）记为`targets`，可以按照以下步骤操作：

import torch
from torch.nn import CrossEntropyLoss

# 假设logits形状为(batch_size, num_classes)
loss_fn = CrossEntropyLoss()

# 将 targets 转换为概率分布
num_classes = logits.size(1)  # 获取类别数
probs = torch.softmax(logits, dim=1)

# 计算损失
targets_one_hot = torch.zeros_like(probs)  # 初始化全零张量用于存储one-hot版本
targets_one_hot.scatter_(1, targets.unsqueeze(1), 1)  # 使用scatter_方法填充对应的类别位置

loss = loss_fn(probs, targets_one_hot)

这里的关键点是，`scatter_(1, targets.unsqueeze(1), 1)`会将每个样本的目标类别置为1，其他类别置为0，形成one-hot向量。