nn.CrossEntropyLoss参数
时间: 2024-05-14 08:10:14 浏览: 25
nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中的一个损失函数,用多分类任务。它的参数包括:
1. weight:一个可选的权重张量,用于对不同类别的损失进行加权。默认为None。
2. size_average:在计算损失时是否对每个样本的损失进行平均。如果设置为True,则返回的损失是所有样本损失的平均值;如果设置为False,则返回的损失是所有样本损失的总和。默认为True。
3. ignore_index:指定一个忽略的目标类别索引,该索引对应的样本将不会计算损失。默认为-100。
相关问题
torch.nn.CrossEntropyLoss参数
torch.nn.CrossEntropyLoss 的参数如下:
```python
class.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')
```
参数说明:
- `weight`:一个可选的权重张量,用于对不同类别的样本进行加权。默认为 None。
- `size_average`:旧版本的参数,已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `ignore_index`:指定一个标签索引,该索引将被忽略计算损失。默认为 -100。
- `reduce`:旧版本的参数,已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `reduction`:指定损失函数的缩减方式。可选值有 'none'、'mean' 和 'sum'。默认为 'mean'。
注意:在最新版本的 PyTorch 中,`size_average` 和 `reduce` 这两个参数已经被废弃,推荐使用 `reduction` 参数来代替。
你可以根据自己的需求选择是否需要设置权重、忽略特定标签索引以及选择损失函数的缩减方式。默认情况下,权重为 None,忽略索引为 -100,缩减方式为 'mean'。
nn.CrossEntropyLoss
在 PyTorch 中,`nn.CrossEntropyLoss` 是一个常用的损失函数,通常用于多分类问题中。该函数将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起,可以直接计算神经网络的输出和真实标签之间的交叉熵损失。
`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分:神经网络的输出和真实标签。其中,神经网络的输出是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的张量,其中 `batch_size` 表示批次大小,`num_classes` 表示类别数;真实标签是一个长度为 `batch_size` 的一维张量,其中每个元素的取值范围为 `[0, num_classes-1]`。
使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以在训练过程中方便地计算损失值,并且该函数还可以自动进行反向传播求导。下面是一个简单的使用 `nn.CrossEntropyLoss` 的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义神经网络的输出和真实标签
outputs = torch.randn(10, 5) # batch_size=10, num_classes=5
labels = torch.tensor([2, 4, 1, 0, 3, 2, 2, 1, 4, 0])
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失值
loss = criterion(outputs, labels)
# 打印损失值
print(loss.item())
```
在上面的示例中,`outputs` 的形状为 `(10, 5)`,表示有 10 个样本,每个样本有 5 个类别的输出得分。`labels` 是一个长度为 10 的一维张量,表示 10 个样本的真实标签。定义损失函数时,我们直接使用 `nn.CrossEntropyLoss()`,不需要额外设置参数。使用 `loss.item()` 可以得到一个标量,表示该批次样本的平均交叉熵损失。
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