loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()中的 torch.nn.CrossEntropy是什么意思

时间: 2023-06-04 19:05:43 浏览: 110
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pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解

torch.nn.CrossEntropy是一个损失函数，它被广泛应用于分类问题中。它结合了softmax函数和负对数似然损失函数，可以用来计算模型输出的概率分布与真实标签分类之间的差距。而torch.nn.CrossEntropyLoss()则是一个具体实现了torch.nn.CrossEntropy的PyTorch损失函数类。
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nn.CrossEntropyLoss()

用于多分类，直接写标签序号就可以：0,1,2. 预测需要维度与标签长度一致。 import torch import torch.nn as nn import math criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) loss = criterion(output, label) print(网络输出为3个5类:) print(output) print(要计算loss
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pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式

均方损失函数： 这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 (1)如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduce = True，那么 loss 返回的是标量 a)如果 size_average = True，返回 loss.mean(); b)如果 si

如何将其中测试集的loss函数收敛：class MLP(torch.nn.Module): def init(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()

3. 增加批量大小（batch_size），以减少计算中的噪声； 4. 在模型中增加 Batch Normalization 层，以确保模型更稳定地收敛； 5. 增加模型的复杂度，例如增加层数或增加节点数。 这是一些可能有用的泛化策略，并不能...

在执行：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self, weight_decay=0.01): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) self.weight_decay = weight_decay def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) x = self.relu(x) x = self.fc3(x) return x def regularization_loss(self): reg_loss = torch.tensor(0.).to(device) for name, param in self.named_parameters(): if 'weight' in name: reg_loss += self.weight_decay * torch.norm(param) return reg_lossmodel = MLP() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss += model.regularization_loss() loss.backward() optimizer.step()如何将其中测试集的loss函数收敛

首先，需要检查训练集和测试集的loss值是否有明显的差距，如果有，则需要增加模型复杂度或者增加训练集的数量。其次，可以尝试调整learning rate、weight decay等超参数，使模型更容易收敛。另外，可以适当增加训练...

loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() dummy_outputs = torch.rand(4, 10) dummy_labels = torch.tensor([1, 5, 3, 7])

这段代码定义了一个交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss，并且定义了一个大小为 $4 \times 10$ 的虚拟输出 dummy_...然后将二者输入到 CrossEntropyLoss 中计算损失。交叉熵损失函数常用于多分类问题中计算损失。

请问如何使模型中的测试集loss收敛：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

要使模型中的测试集loss收敛，可以尝试以下措施： 1. 调整学习率：如果学习率太高，可能会导致模型收敛困难；如果学习率太低，可能会导致收敛速度过慢。可以逐步调整学习率，观察测试集loss的变化，选择一个合适的...

如何在该模型中设置weight_decay参数，来实现正则化：class MLP(torch.nn.Module): def init(self): super(MLP, self).init() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero...

loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss()

torch.nn.CrossEntropyLoss()是一个常用的损失函数。它主要用于多分类问题，计算预测值和真实值之间的交叉熵损失。在训练神经网络时，我们需要使用某种形式的损失函数来衡量模型的预测输出与真实标签之间的差异，...

loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss正则化代码

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 准备数据 X = torch.randn(100, input_size) y = torch.randint(0, output_size, (100,)) # 训练模型 for epoch in range(epochs): # 前向传播和计算损失 logits = model(X) ...

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

torch.nn.CrossEntropyLoss() 是一个用于计算交叉熵损失的损失函数类。交叉熵损失通常用于多分类问题中，它将一组预测结果与其真实标签进行比较，并计算出预测结果与真实标签之间的差异。 在这里，你创建了一个名为...

解释criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()是一个用于计算多分类交叉熵损失的函数。它将一个大小为(batch_size, num_classes)的输入张量和一个大小为(batch_size)的目标张量作为输入，并计算输入与目标之间的交叉熵...

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() criterion.to(device)是什么意思

这段代码的作用是将PyTorch中的交叉熵损失函数torch.nn.CrossEntropyLoss()移动到指定的设备（例如CPU或GPU）上进行计算，以便在训练过程中使用。 在PyTorch中，设备的选择非常重要，因为不同的设备具有不同的...

loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights).to(device)

torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch框架中用于多类分类问题的损失函数。该损失函数结合了LogSoftmax和NLLLoss（负对数似然损失）两个操作，它通常用于处理多分类问题的最后一个层的输出和对应的目标值。 在...

class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确

loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device)) 这里的修改是增加了loss_function最后一行中的右括号，将其补全。这是因为CrossEntropyLoss函数是需要传入参数的，而括号不完整会...

def binary_cross_entropy(pred_output, labels): loss_fct = torch.nn.BCELoss() m = nn.Sigmoid() n = torch.squeeze(m(pred_output), 1) loss = loss_fct(n, labels) return n, loss是什么作用

代码中使用了PyTorch中的BCELoss()函数来计算二元交叉熵损失，并使用Sigmoid函数将预测输出映射到[0,1]的概率空间中。最后，将映射后的预测输出和真实标签传入BCELoss()函数中计算损失值，并返回预测输出和损失值。

将下面代码中的损失函数改成单类识别的损失函数：loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD( net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9

可以将损失函数改为torch.nn....loss_function = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) output = net(input) loss = loss_function(output, target)

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training')报错RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]怎么修改？

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹...
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