交叉熵损失函数 python 实现

以下是Python中实现交叉熵损失函数的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义输入和目标
input = torch.tensor([[0.5, 0.2, 0.3], [0.1, 0.8, 0.1]])
target = torch.tensor([0, 2])

# 使用torch.nn.functional.cross_entropy计算交叉熵损失
loss = F.cross_entropy(input, target)

print(loss)  # 输出：tensor(1.1769)

在上述代码中，我们首先导入了torch和torch.nn.functional模块。然后，我们定义了输入张量input和目标张量target。最后，我们使用torch.nn.functional.cross_entropy函数计算了输入和目标之间的交叉熵损失，并将结果打印出来。

相关问题

15.交叉熵损失函数 python 实现

以下是使用Python实现交叉熵损失函数的示例代码：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    epsilon = 1e-10
    y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1.0 - epsilon)
    loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pred))
    return loss

# 示例用法
y_true = np.array([0, 1, 0])  # 真实标签
y_pred = np.array([0.2, 0.7, 0.1])  # 预测概率
loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
print("交叉熵损失：", loss)

这个示例代码中，`cross_entropy_loss`函数接受两个参数：`y_true`表示真实标签，`y_pred`表示预测概率。函数首先对预测概率进行了裁剪，以避免出现取对数时的错误。然后，使用交叉熵公式计算损失值。最后，打印出计算得到的交叉熵损失。

交叉熵损失函数python包

在Python中，有多个库可以用来计算交熵损失函数。以下是一些常用的库和函数：

1. NumPy：NumPy是一个用于科学计算的Python库，可以用它进行矩阵运算和数值计算。你可以使用NumPy的函数来计算交叉熵损失，例如`numpy.log`和`numpy.sum`。示例代码如下：

import numpy as np

def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
    return -np.sum(y_true * np.log(y_pred))

2. TensorFlow：TensorFlow是一个常用的机器学习框架，它提供了丰富的计算操作和损失函数。你可以使用`tf.keras.losses`模块中的交叉熵损失函数`tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy`，示例代码如下：

import tensorflow as tf

loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()