criterion = nn.NLLLoss()

时间: 2023-12-18 13:03:39 浏览: 143
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nn.CrossEntropyLoss()

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这行代码创建了一个损失函数对象`criterion`，使用的是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，简称NLLLoss）。 NLLLoss通常用于多分类问题中，特别适用于分类问题的输出是经过softmax激活函数处理后的概率分布。它计算的是模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。 在PyTorch中，`nn.NLLLoss()`的使用需要注意两点： 1. 输出层的激活函数应为log_softmax，这样可以将输出转化为对数概率。 2. 真实标签的形状应为(batch_size,)，表示每个样本的类别索引。 使用NLLLoss时，通常将模型的输出与真实标签传入损失函数进行计算，然后通过反向传播更新模型的参数以最小化损失。 需要根据具体问题的需求和模型的输出类型来选择合适的损失函数。
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criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero...
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利用torch.nn实现二维卷积python代码

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() # ...

criterion = nn.NLLLoss()

nn.NLLLoss()是PyTorch中的一个损失函数（loss function），全称Negative Log-Likelihood Loss。它通常用于多分类问题中，特别是在输出层使用了nn.LogSoftmax()函数的情况下。在这种情况下，模型的输出是每个...

criterion=nn.NLLLoss()

This code initializes an instance of the negative log likelihood (NLL) loss function from the PyTorch neural network (nn) library. The NLL loss function is commonly used in classification tasks where ...

F.nll_loss与nn.NLLLoss的区别

criterion = nn.NLLLoss() loss = criterion(logits, targets) 3. **灵活性**：由于 nn.NLLLoss 是一个完整的模块，可以方便地添加到模型的计算图中，并且支持自动求梯度等功能。而 F.nll_loss 更加简洁...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) #定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" #定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} #将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) #定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 #初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码运行报错，请修改

criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) # 定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" # 定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} # 将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) # 定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 # 初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码缩进有误，请给出正确的缩进

criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y...

classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)

首先，代码创建了一个用于分类任务的损失函数cls_criterion，采用的是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，简称NLLLoss）。NLLLoss通常用于多分类问题，它将输入视为log概率，并计算真实标签的负...

ce = nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch库中的一个损失函数，通常用于多分类任务中，如图像分类。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失（NLL Loss）...loss.backward() # 反向传播误差 optimizer.step() # 更新参数

定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)，对这一行代码做出等效修改

criterion = nn.NLLLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9) 这里使用了交叉熵损失函数的等效替代品负对数似然损失函数，并且使用了随机梯度下降优化器的等效替代品...

Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 275, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 56, in forward focal_loss = self.focal_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 21, in forward return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2693, in cross_entropy return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2388, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误的原因是你的标签数据类型不一致。cross_entropy函数要求输入的target必须是Long类型的张量，但是你传入的target是Float类型的标量。你需要将标签转换为Long类型的张量。可以使用以下代码将标签转换为Long...

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个警告和错误提示给出了一些有用的信息。 警告提示你正在将复数值转换为实数值，...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

loss_id = criterion_id(out0, labels)报错 return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在 PyTorch 中，nll_loss 函数的输入...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

写一个vgg桃子照片分析的代码

criterion = nn.NLLLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.classifier.parameters(), lr=0.001) # 7. 训练模型 num_epochs = 10 for epoch in range(num_epochs): for images, labels in train_loader: ...

gnn图神经网络实例代码

criterion = nn.NLLLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, ...

PyTorch中的Seq2Seq代码

criterion = nn.NLLLoss() learning_rate = 0.01 encoder_optimizer = torch.optim.SGD(encoder.parameters(), lr=learning_rate) decoder_optimizer = torch.optim.SGD(decoder.parameters(), lr=learning_rate) ...

C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\NLLLoss2d.cu:103: block: [3,0,0], thread: [385,0,0] Assertion t >= 0 && t < n_classes failed. Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 355, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 241, in fit loss = criterion(output,mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1164, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3014, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

这个错误是由于在CUDA设备上的NLLLoss2d操作中出现了断言错误。根据错误信息，断言的条件是“t >= 0 && t ”，即“t”必须大于等于0并且小于类别的数量“n_classes”。然而，这个条件在某个线程中被违反了。 要解决...

NllLossBackward0反向传播函数

criterion = nn.NLLLoss() # 随机生成输入和真实输出 input = torch.randn(3, 10) target = torch.tensor([0, 1, 0]) # 前向传播 output = model(input) # 计算损失 loss = criterion(output, target) # 反向...

pytorch 中transformer模型完整代码

criterion = nn.NLLLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练过程 def train(): model.train() total_loss = 0. for batch in training_data: optimizer.zero_grad() src, tgt = ...

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