15.交叉熵损失函数 python 实现
时间: 2023-12-21 10:31:06 浏览: 23
以下是使用Python实现交叉熵损失函数的示例代码:
```python
import numpy as np
def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
epsilon = 1e-10
y_pred = np.clip(y_pred, epsilon, 1.0 - epsilon)
loss = -np.sum(y_true * np.log(y_pred))
return loss
# 示例用法
y_true = np.array([0, 1, 0]) # 真实标签
y_pred = np.array([0.2, 0.7, 0.1]) # 预测概率
loss = cross_entropy_loss(y_true, y_pred)
print("交叉熵损失:", loss)
```
这个示例代码中,`cross_entropy_loss`函数接受两个参数:`y_true`表示真实标签,`y_pred`表示预测概率。函数首先对预测概率进行了裁剪,以避免出现取对数时的错误。然后,使用交叉熵公式计算损失值。最后,打印出计算得到的交叉熵损失。
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15.交叉熵损失函数 python
交叉熵损失函数是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数,用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。在Python中,可以使用不同的库来实现交叉熵损失函数,例如TensorFlow和PyTorch。
以下是使用TensorFlow库实现交叉熵损失函数的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型输出和真实标签
logits = tf.constant([[0.5, 0.3, 0.2], [0.1, 0.2, 0.7]])
labels = tf.constant([0, 1])
# 使用交叉熵损失函数
loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)
# 打印损失值
with tf.Session() as sess:
print("交叉熵损失值:", sess.run(loss))
```
以上代码中,我们首先定义了模型的输出logits和真实标签labels。然后,使用`tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits`函数计算交叉熵损失值。最后,通过创建一个会话并运行计算图,我们可以打印出交叉熵损失值。
如果你使用的是PyTorch库,可以使用以下代码实现交叉熵损失函数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型输出和真实标签
logits = torch.tensor([[0.5, 0.3, 0.2], [0.1, 0.2, 0.7]])
labels = torch.tensor([0, 1])
# 使用交叉熵损失函数
loss = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels)
# 打印损失值
print("交叉熵损失值:", loss.item())
```
以上代码中,我们首先定义了模型的输出logits和真实标签labels。然后,使用`nn.CrossEntropyLoss`类计算交叉熵损失值。最后,通过调用`item()`方法,我们可以获取损失值的标量值并打印出来。
交叉熵损失函数 python 实现
以下是Python中实现交叉熵损失函数的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
# 定义输入和目标
input = torch.tensor([[0.5, 0.2, 0.3], [0.1, 0.8, 0.1]])
target = torch.tensor([0, 2])
# 使用torch.nn.functional.cross_entropy计算交叉熵损失
loss = F.cross_entropy(input, target)
print(loss) # 输出:tensor(1.1769)
```
在上述代码中,我们首先导入了torch和torch.nn.functional模块。然后,我们定义了输入张量input和目标张量target。最后,我们使用torch.nn.functional.cross_entropy函数计算了输入和目标之间的交叉熵损失,并将结果打印出来。