binary cross entropy loss的pytorch公式

Binary Cross Entropy Loss的PyTorch公式如下：

import torch.nn.functional as F

loss = F.binary_cross_entropy(input, target)

其中，`input`是神经网络的输出，`target`是真实标签。

相关问题

binary cross entropy用pytorch实现

下面是使用PyTorch实现二元交叉熵的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义真实标签和预测概率
y_true = torch.tensor([1, 0, 1, 0])  # 真实标签
y_pred = torch.tensor([0.9, 0.2, 0.8, 0.1])  # 预测概率

# 计算二元交叉熵
loss = F.binary_cross_entropy(y_pred, y_true)

print(loss)  # 输出损失值

其中，`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型的预测概率，使用`F.binary_cross_entropy`函数计算二元交叉熵损失值。运行结果如下：

tensor(0.2386)

注意，在使用`F.binary_cross_entropy`函数时，`y_pred`的取值范围必须是[0,1]之间的概率值，否则会导致计算错误。如果`y_pred`是未经过概率归一化的原始预测值，需要先经过sigmoid函数处理。例如：

y_pred = torch.tensor([5, -2, 4, -3])  # 原始预测值
y_pred = torch.sigmoid(y_pred)  # 经过sigmoid函数处理
loss = F.binary_cross_entropy(y_pred, y_true)

binary cross entropy在pytorch中如何使用

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.nn.BCELoss()` 实现二元交叉熵损失函数。

具体使用方法如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型输出为两个类别
model_output = torch.randn(2, 2)

# 定义标签，其中第一个样本属于第二个类别，第二个样本属于第一个类别
labels = torch.tensor([0, 1], dtype=torch.float32)

# 定义损失函数
loss_fn = nn.BCELoss()

# 计算损失
loss = loss_fn(torch.sigmoid(model_output), labels)

print(loss)

在上面的代码中，首先定义了模型的输出 `model_output` 和标签 `labels`，然后使用 `nn.BCELoss()` 定义了二元交叉熵损失函数 `loss_fn`。接着，通过 `torch.sigmoid()` 将模型的输出转换为概率值，并将其作为输入传给损失函数 `loss_fn`，再将标签 `labels` 传给损失函数，最后得到损失值 `loss`。