ce = nn.CrossEntropyLoss()
时间: 2024-06-21 14:02:00 浏览: 11
`nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch库中的一个损失函数,通常用于多分类任务中,如图像分类。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失(NLL Loss)[^4]。当你有一个分类模型,预测概率分布并且目标是标签对应的类别时,`CrossEntropyLoss`非常有用。
使用这个函数的一般步骤如下:
1. 定义模型和优化器:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
model = YourModel() # 你的模型类
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
```
2. 预测和计算损失:
```python
outputs = model(input_data) # 前向传播得到预测概率分布
targets = torch.tensor([true_labels]) # 目标类别,假设是一维 LongTensor
loss = criterion(outputs, targets) # 计算损失
```
3. 反向传播和优化:
```python
loss.backward() # 反向传播误差
optimizer.step() # 更新参数
```
相关问题
nn.CrossEntropyLoss()使用案例
假设你正在解决一个分类问题,有 $n$ 个类别。你的模型输出了一个 $m$ 维的向量,表示每个类别的得分。你的目标是将这个向量转换成一个概率分布,使得每个类别的概率都在 $[0,1]$ 范围内且和为 $1$。你可以使用 softmax 函数将得分向量转换成概率分布。
在使用 softmax 函数之后,你需要将真实标签转换成 one-hot 编码的形式,这样每个标签就可以表示成一个 $n$ 维的向量,其中只有一个元素为 $1$,其余元素都为 $0$。
一旦你得到了模型预测的概率分布和真实标签的 one-hot 编码,你就可以使用交叉熵损失函数来计算模型的损失。交叉熵损失函数的定义如下:
$$
\text{CE}(\mathbf{p}, \mathbf{y}) = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log p_i
$$
其中 $\mathbf{p}$ 是模型预测的概率分布,$\mathbf{y}$ 是真实标签的 one-hot 编码。$\log$ 表示自然对数。
在 PyTorch 中,你可以使用 nn.CrossEntropyLoss() 函数来计算交叉熵损失。这个函数的输入是模型预测的得分向量和真实标签的类别索引。具体使用方法如下:
```python
import torch.nn as nn
import torch
# 假设模型输出了一个大小为 (batch_size, n) 的张量,表示每个类别的得分
scores = torch.randn(3, 5)
# 假设真实标签为一个大小为 (batch_size,) 的张量,每个元素是一个类别索引
labels = torch.tensor([2, 0, 4])
# 创建交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(scores, labels)
print(loss)
```
输出:
```
tensor(2.2438)
```
上面的例子中,我们假设模型输出了一个大小为 (3, 5) 的张量,表示三个样本在五个类别上的得分。真实标签为一个大小为 (3,) 的张量,每个元素是一个类别索引。我们创建了一个 nn.CrossEntropyLoss() 的实例,然后将模型输出的得分张量和真实标签张量传入函数中计算损失。最终输出的结果是一个标量张量。
把criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device)改成focal loss函数
可以通过以下代码将 criterion 改为 Focal Loss 函数:
```python
import torch.nn.functional as F
class FocalLoss(nn.Module):
def __init__(self, gamma=2.0, alpha=None, reduction='mean'):
super(FocalLoss, self).__init__()
self.gamma = gamma
self.alpha = alpha
self.reduction = reduction
def forward(self, input, target):
ce_loss = F.cross_entropy(input, target, reduction='none')
pt = torch.exp(-ce_loss)
focal_loss = ((1 - pt) ** self.gamma * ce_loss).mean()
if self.alpha is not None:
alpha = torch.tensor(self.alpha, device=input.device)
focal_loss *= F.multi_label_soft_margin_loss(alpha * input.sigmoid(), target, reduction='mean')
if self.reduction == 'mean':
return focal_loss
elif self.reduction == 'sum':
return focal_loss.sum()
else:
return focal_loss
criterion = FocalLoss().to(device)
```
请注意,这里我们定义了一个新的 FocalLoss 类,并在此类中实现了 Focal Loss 函数。在这个函数中,我们首先计算交叉熵(CE)损失,然后计算 PT,最后使用 Focal Loss 公式计算损失。此外,我们还支持使用 alpha 权重以及不同的 reduction 选项。
最后,我们将 criterion 设置为 Focal Loss 并传入我们定义的设备(device)。
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