nn.CrossEntropyLoss()函数参数及其含义

`nn.CrossEntropyLoss()`是一个PyTorch中的损失函数，用于多分类问题。它的参数及其含义如下：

- `weight`（可选）：一个张量，用于指定每个类别的权重。默认为None。
- `size_average`（已弃用）：一个布尔值，指定是否对损失进行平均。已弃用，使用`reduction`参数代替。
- `ignore_index`：一个整数，指定要忽略的目标类别的索引。默认为-100。
- `reduction`：一个字符串，指定如何计算损失。可以是"none"（不进行任何计算）、"mean"（计算平均损失）或"sum"（计算总损失）。默认为"mean"。

这个损失函数将输入视为未经归一化的对数概率，并计算交叉熵损失。它适用于多分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。在使用时，通常会将模型的输出通过softmax函数进行归一化，然后将归一化后的输出作为输入传递给`nn.CrossEntropyLoss()`函数。

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pytorch怎么通过查找模型层中的关键字有选择的将包含关键字的每个层送入SGD迭代器中，并将这些包含特定关键字的层进行CrossEntropy损失函数的计算

您可以通过遍历模型的所有参数，使用关键字匹配来选择特定的层，并将这些层的参数添加到SGD优化器中。然后，您可以使用CrossEntropy损失函数计算这些特定层的损失。

以下是一个示例代码，展示了如何实现这个功能：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 实例化模型
model = MyModel()

# 定义关键字
keyword = "conv"

# 创建SGD优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 遍历模型层的参数，并选择包含特定关键字的层进行优化
for name, param in model.named_parameters():
    if keyword in name:
        param.requires_grad = True
        optimizer.add_param_group({'params': param})

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 假设输入数据为input和target
input = torch.randn(1, 3, 32, 32)
target = torch.tensor([1])

# 前向传播
output = model(input)

# 计算损失
loss = criterion(output, target)

# 反向传播及优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

在上述示例中，我们定义了一个名为`MyModel`的简单模型，包含了一个卷积层`conv1`和一个全连接层`fc`。我们使用关键字"conv"来选择包含关键字的层，并将这些层的参数添加到SGD优化器中进行优化。然后，我们使用CrossEntropyLoss计算损失，并进行反向传播和优化。

请注意，这只是一个示例，您可以根据自己的模型和需求进行相应的修改和调整。

from data_process import get_data import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from LeNet5 import LeNet5 X, y = get_data() # 获取数据【0.025，0.035】100*0.2 = 20 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) # 数据拆分 print(X_train.shape) #(1075, 227, 227, 1) 0 1 2 3 --- (1075, 1, 227, 227) 0 3 1 2 X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) # 将数据转成模型要求的形式 print(X_train_tensor.shape) X_test_tensor = torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).permute(0, 3, 1, 2) y_train_tensor = torch.tensor(y_train, dtype=torch.int64) train_ds = torch.utils.data.TensorDataset(X_train_tensor, y_train_tensor) # 将数据转为tensordata类型 train_dl = torch.utils.data.DataLoader(train_ds, batch_size=128, shuffle=True) # 对数据进行分批及打乱操作 network = LeNet5() # 实例化得到一个leNet-5网络模型 loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数（交差熵） optimizer = torch.optim.SGD(network.parameters(), lr=0.01) # 优化器 # 模型训练 for epoch in range(1): for image, label in train_dl: y_pre = network(image) # 模型计算(前向传播) loss = loss_fn(y_pre, label) # 计算损失值 network.zero_grad() # 将网络中的所有梯度清零 loss.backward() # 计算梯度项（反向求导） optimizer.step() # 参数优化（模型训练） print('第{}轮训练，当前批次的训练损失值为：{}'.format(epoch, loss.item())) predicted = network(X_test_tensor) # 模型预测 result = predicted.data.numpy().argmax(axis=1) # 预测标签 acc_test = (result == y_test).mean() # 模型测试精度 print(acc_test) torch.save(network.state_dict(), 'leNet5-1.pt') # 保存模型参数

这段代码是一个使用PyTorch框架实现的LeNet-5卷积神经网络模型的训练和测试过程。代码主要分为以下几个部分：

1. 数据准备部分：使用`get_data`函数获取数据，然后使用`train_test_split`将数据集划分为训练集和测试集，并将数据转换成模型要求的格式；
2. 模型定义部分：实例化一个LeNet-5网络模型；
3. 损失函数和优化器的定义：定义交叉熵损失函数和SGD优化器；
4. 模型训练部分：使用DataLoader对训练集进行批处理和打乱操作，并进行多轮迭代训练，每一轮迭代都计算一次损失值和梯度，并使用优化器更新参数；
5. 模型测试部分：使用测试集进行模型测试，并计算测试精度；
6. 模型参数保存部分：使用`torch.save`函数保存训练好的模型参数。

如果您有任何问题或需要进一步解释，请随时提出。