criterion = nn.CrossEntropyLoss()有哪些属性

`nn.CrossEntropyLoss()`是 PyTorch 中的交叉熵损失函数，是一种常用于分类任务的损失函数。它是一个类，具有以下常用属性：

- `weight`: 用于对不同类别的样本赋予不同的权重，是一个张量。
- `ignore_index`: 忽略某些类别的损失计算，是一个整数。
- `reduction`: 指定损失的计算方式，可取值为`'mean'`、`'sum'`或`'none'`。
- `ignore_index`: 指定忽略某些类别的损失计算，是一个整数。
- `size_average`: 已废弃，建议使用`reduction`代替。
- `reduce`: 已废弃，建议使用`reduction`代替。

其中最常用的属性是`weight`和`reduction`。`weight`可以用于处理类别不平衡问题，`reduction`则可以指定损失的计算方式。默认情况下，`weight`和`ignore_index`都为None，`reduction`为'mean'，即对每个样本的损失取平均值。

相关问题

File "E:/403/myworld/VGAE/trainTest.py", line 41, in loss_function recon_loss = dgl.losses.binary_cross_entropy(output, adj) # 重构误差 报错：AttributeError: module 'dgl' has no attribute 'losses'

根据错误提示，`dgl`模块中似乎没有名为`losses`的属性，因此无法使用`dgl.losses.binary_cross_entropy`方法。

如果您想使用DGL提供的二元交叉熵损失函数，可以使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类，该类已经包含在PyTorch中。

下面是一个使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类计算二元交叉熵损失的示例代码：

import torch
import dgl
import numpy as np

with open('graph.bin', 'rb') as f:
    graph_data = np.load(f, allow_pickle=True)

graph = dgl.graph((graph_data['edge_index'][0], graph_data['edge_index'][1]))
adj = (graph_data['adjacency_matrix'] != 0).astype(np.float32)

model = MyModel()
output = model(graph)

criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()
recon_loss = criterion(output.view(-1), torch.from_numpy(adj).view(-1))

在上述示例代码中，我们使用`torch.nn.BCEWithLogitsLoss`类计算二元交叉熵损失，并将输出`output`和邻接矩阵`adj`转换为一维向量进行计算。

需要注意的是，如果您的DGL版本较老，可能没有提供`dgl.losses`模块。如果需要使用DGL提供的损失函数，可以尝试升级DGL到最新版本。

行人属性识别训练少量图片代码

行人属性识别是一个比较复杂的任务，需要大量的训练数据来训练模型。但是，如果只有少量的图片作为训练集，可以尝试使用迁移学习的方法。

以下是一个使用迁移学习的行人属性识别训练代码示例，使用的是基于PyTorch的预训练模型ResNet18：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.optim import lr_scheduler
from torchvision import datasets, models, transforms

# 数据预处理
data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ]),
}

# 加载数据
data_dir = 'path/to/dataset'
image_datasets = {x: datasets.ImageFolder(os.path.join(data_dir, x),
                                          data_transforms[x])
                  for x in ['train', 'val']}
dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=4,
                                             shuffle=True, num_workers=4)
              for x in ['train', 'val']}
dataset_sizes = {x: len(image_datasets[x]) for x in ['train', 'val']}
class_names = image_datasets['train'].classes

# 加载预训练模型
model_ft = models.resnet18(pretrained=True)
num_ftrs = model_ft.fc.in_features
model_ft.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2) # 修改输出层为2个类别

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer_ft = optim.SGD(model_ft.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
exp_lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer_ft, step_size=7, gamma=0.1)

# 训练模型
def train_model(model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=25):
    for epoch in range(num_epochs):
        print('Epoch {}/{}'.format(epoch, num_epochs - 1))
        print('-' * 10)

        for phase in ['train', 'val']:
            if phase == 'train':
                model.train()  # 训练模式
            else:
                model.eval()   # 验证模式

            running_loss = 0.0
            running_corrects = 0

            for inputs, labels in dataloaders[phase]:
                inputs = inputs.to(device)
                labels = labels.to(device)

                optimizer.zero_grad()

                with torch.set_grad_enabled(phase == 'train'):
                    outputs = model(inputs)
                    _, preds = torch.max(outputs, 1)
                    loss = criterion(outputs, labels)

                    if phase == 'train':
                        loss.backward()
                        optimizer.step()

                running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
                running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)

            if phase == 'train':
                scheduler.step()

            epoch_loss = running_loss / dataset_sizes[phase]
            epoch_acc = running_corrects.double() / dataset_sizes[phase]

            print('{} Loss: {:.4f} Acc: {:.4f}'.format(
                phase, epoch_loss, epoch_acc))

    return model

# 训练模型
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_ft = model_ft.to(device)

model_ft = train_model(model_ft, criterion, optimizer_ft, exp_lr_scheduler,
                       num_epochs=25)

# 保存模型
torch.save(model_ft.state_dict(), 'path/to/save/model.pth')

需要注意的是，上述代码中的模型是用于二分类的，如果需要进行多分类或者多标签识别，需要修改输出层的大小以及损失函数等。同时也需要根据实际情况进行数据增强和调整超参数等操作，以达到更好的效果。