f.cross_entropy
时间: 2023-09-24 11:04:43 浏览: 206
F.cross_entropy是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数。它的定义如下:torch.nn.functional.cross_entropy(input, target, weight=None, size_average=True)。\[1\]在使用F.cross_entropy函数时,需要传入两个参数:input和target。其中,input是网络的输出,target是真实标签。该函数会自动进行softmax和log操作,因此不需要在输入数据上手动进行这两个操作。\[2\]\[3\]交叉熵损失函数常用于多分类问题,用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [对PyTorch中F.cross_entropy()函数的理解](https://blog.csdn.net/wuliBob/article/details/104119616)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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