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。

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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。

numpy交叉熵损失函数python

numpy交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，用于评估分类模型的性能。在Python中，可以使用numpy库中的函数来实现交叉熵损失函数。其中，当训练数据是One_hot形式时，可以使用mini-batch版交叉熵误差的实现来计算单个数据的平均交叉熵误差。具体实现方法可以参考引用中的代码。当训练数据是非one-hot形式时，可以使用其他方法来计算交叉熵损失函数。在实际应用中，交叉熵损失函数常用于分类问题中，例如图像分类、文本分类等。可以使用numpy库中的函数来计算交叉熵损失函数，并使用引用中的代码来输出迭代次数和误差范数。