nn.CrossEntropyLoss()的使用案例
时间: 2024-04-22 16:18:56 浏览: 27
nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数。它通常用于多分类任务中,特别是在神经网络的输出层使用softmax激活函数时。
使用案例如下:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有一个3分类任务,输出层有3个神经元
output = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.8, 0.1, 0.1], [0.3, 0.6, 0.1]])
target = torch.tensor([2, 0, 1]) # 真实标签
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)
print(loss.item()) # 打印损失值
```
在上述代码中,我们首先定义了一个输出张量`output`和一个真实标签张量`target`。`output`的形状为`(batch_size, num_classes)`,`target`的形状为`(batch_size,)`。
然后,我们创建了一个`nn.CrossEntropyLoss()`的实例作为损失函数。将`output`和`target`作为参数传递给损失函数,它会自动计算交叉熵损失。
最后,我们通过调用`loss.item()`来获取损失值。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss()使用案例
假设你正在解决一个分类问题,有 $n$ 个类别。你的模型输出了一个 $m$ 维的向量,表示每个类别的得分。你的目标是将这个向量转换成一个概率分布,使得每个类别的概率都在 $[0,1]$ 范围内且和为 $1$。你可以使用 softmax 函数将得分向量转换成概率分布。
在使用 softmax 函数之后,你需要将真实标签转换成 one-hot 编码的形式,这样每个标签就可以表示成一个 $n$ 维的向量,其中只有一个元素为 $1$,其余元素都为 $0$。
一旦你得到了模型预测的概率分布和真实标签的 one-hot 编码,你就可以使用交叉熵损失函数来计算模型的损失。交叉熵损失函数的定义如下:
$$
\text{CE}(\mathbf{p}, \mathbf{y}) = -\sum_{i=1}^{n} y_i \log p_i
$$
其中 $\mathbf{p}$ 是模型预测的概率分布,$\mathbf{y}$ 是真实标签的 one-hot 编码。$\log$ 表示自然对数。
在 PyTorch 中,你可以使用 nn.CrossEntropyLoss() 函数来计算交叉熵损失。这个函数的输入是模型预测的得分向量和真实标签的类别索引。具体使用方法如下:
```python
import torch.nn as nn
import torch
# 假设模型输出了一个大小为 (batch_size, n) 的张量,表示每个类别的得分
scores = torch.randn(3, 5)
# 假设真实标签为一个大小为 (batch_size,) 的张量,每个元素是一个类别索引
labels = torch.tensor([2, 0, 4])
# 创建交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(scores, labels)
print(loss)
```
输出:
```
tensor(2.2438)
```
上面的例子中,我们假设模型输出了一个大小为 (3, 5) 的张量,表示三个样本在五个类别上的得分。真实标签为一个大小为 (3,) 的张量,每个元素是一个类别索引。我们创建了一个 nn.CrossEntropyLoss() 的实例,然后将模型输出的得分张量和真实标签张量传入函数中计算损失。最终输出的结果是一个标量张量。
Pytorch的中心损失怎么使用,给一个具体的案例
PyTorch的中心损失可以用于增强特征表示学习。 以下是使用中心损失的一个例子:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class CustomLoss(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, feat_dim, size_average=True):
super(CustomLoss, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.feat_dim = feat_dim
self.size_average = size_average
self.centers = nn.Parameter(torch.randn(self.num_classes, self.feat_dim).cuda()) # 初始化中心
def forward(self, inputs, targets):
"""
Args:
inputs: feature matrix with shape (batch_size, feat_dim).
targets: ground truth labels with shape (num_classes).
"""
batch_size = inputs.size(0)
dif = inputs.unsqueeze(1) - self.centers.unsqueeze(0) # 计算 features 和 centers 之间的差异
l2_dists = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(dif, 2), 2)) # 计算每个 feature 与所有 center 之间的距离
classes = torch.arange(self.num_classes).long().cuda()
targets = targets.unsqueeze(1).expand(batch_size, self.num_classes)
masks = torch.eq(targets, classes.expand(batch_size, self.num_classes)) # 生成掩码
f_m = l2_dists * masks.float() # 过滤掩码内的距离
f_m=f_m.cuda()
loss = f_m.sum() / (self.size_average * batch_size) # 计算平均损失
return loss
# 定义模型
class Model(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(Model, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 100)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.fc2 = nn.Linear(100, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 定义优化器
model = Model(num_classes=10).cuda()
criterion_cls = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
criterion_center = CustomLoss(num_classes=10, feat_dim=100).cuda()
optimizer = optim.SGD([{'params': model.parameters()}, {'params': criterion_center.parameters()}], lr=0.1, momentum=0.5)
# 训练模型
for i in range(100):
inputs = torch.randn(64, 10).cuda()
targets = torch.randint(0, 10, (64,)).cuda()
optimizer.zero_grad() # 梯度清零
outputs = model(inputs) # 前向传播
loss_cls = criterion_cls(outputs, targets) # 分类损失
loss_center = criterion_center(model.fc1.weight, targets) # 中心损失
loss = loss_cls + loss_center # 总损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
```
在此示例中,我们定义了一个自定义损失函数 `CustomLoss`,其中包含一个参数 `centres`,这些参数是特征中心,它们在每次反向传播时进行更新。我们还定义了一个模型 `Model`,它包含一个线性层和一个ReLU激活函数。在训练循环中,我们计算了分类损失和中心损失,并将它们相加作为总损失。我们使用 `torch.optim.SGD` 优化器进行参数更新。