nn.bcewithlogitsloss()
时间: 2023-04-14 16:02:55 浏览: 41
nn.BCEWithLogitsLoss() 是 PyTorch 中的一个损失函数,它实现了二元交叉熵 (Binary Cross-Entropy, BCE) 损失函数,并且可以处理未经过 Sigmoid 归一化的输出。
相关问题
nn.bcewithlogitsloss
nn.BCEWithLogitsLoss 是 PyTorch 中的一种损失函数,它可以用来计算二元交叉熵(Binary Cross-Entropy)损失。这个损失函数是针对使用 Sigmoid 函数输出 0~1 之间概率值的模型设计的,主要用于二分类问题。
torch.nn.BCEWithLogitsLoss
torch.nn.BCEWithLogitsLoss 是 PyTorch 中的一个损失函数,用于二分类问题。BCEWithLogitsLoss 结合了 Sigmoid 和二元交叉熵损失函数的计算,可以在不进行 Sigmoid 操作的情况下直接计算二元交叉熵损失。
在使用 BCEWithLogitsLoss 时,模型的最后一层不需要应用 sigmoid 激活函数。BCEWithLogitsLoss 的输入是模型的预测结果和对应的真实标签,它会自动将预测结果通过 sigmoid 函数进行处理,并计算二元交叉熵损失。
具体使用方式如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 随机生成模拟数据
logits = torch.randn((batch_size, num_classes))
labels = torch.randint(0, 2, (batch_size, num_classes)).float()
# 定义 BCEWithLogitsLoss
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
# 计算损失
loss = criterion(logits, labels)
```
其中 `logits` 是模型的预测结果,`labels` 是对应的真实标签。BCEWithLogitsLoss 会自动将 `logits` 输入 sigmoid 函数,然后计算二元交叉熵损失。
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