return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing)这是什么意思

时间: 2023-05-28 20:04:42 浏览: 3274
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nn.CrossEntropyLoss()

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这是一个用于计算交叉熵损失的函数，输入参数包括输入数据（input）、目标数据（target）、权重数据（weight）、减少方式（reduction）、忽略索引（ignore_index）和标签平滑（label_smoothing）。其中，输入数据和目标数据通常是由模型预测和真实标签数据组成的，权重数据用于调整不同类别的重要性，减少方式指定了如何计算损失的平均值，忽略索引用于忽略某些类别，标签平滑用于在训练时缓解过拟合问题。函数返回计算得到的交叉熵损失。
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均方损失函数： 这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 (1)如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss (2)如果 reduce = True，那么 loss 返回的是标量 a)如果 size_average = True，返回 loss.mean(); b)如果 si
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pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解

今天小编就为大家分享一篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

loss_id = criterion_id(out0, labels)报错 return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在 PyTorch 中，nll_loss 函数的输入...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

File "C:\Users\Administrator\venvnlp\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3029, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "log_softmax_lastdim_kernel_impl" not implemented for 'Long'

loss = torch.nn.functional.cross_entropy(input, target) 解决方案二：将输入张量的数据类型转换为 torch.float32 python import torch input = torch.randn(3, 5) # 输入张量，数据类型为 torch.float...

File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2385, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) IndexError: Target 3 is out of bounds.

这个错误是由于目标索引超出了范围，通常可能是由于目标标签中包含了超出了...如果您使用的是 PyTorch，还可以考虑使用 CrossEntropyLoss 代替 nll_loss 函数来计算损失，它会自动将目标标签转换为 one-hot 编码形式。

Traceback (most recent call last): File "E:/403/myworld/VGAE/trainMy.py", line 59, in <module> loss = criterion(z.view(-1).to(torch.float32), g.ndata['node_features'].view(-1)) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "D:\code\myworld\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3098, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: Found dtype Double but expected Float

这个错误是因为你的输入数据的数据类型是 Double，而 binary_cross_entropy 函数的输入数据类型要求是 Float。可以将输入数据的数据类型转换为 Float 即可，可以使用 to() 方法进行转换。例如，将 z 和 ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\Desktop\DZY\DZY\CNN_mnist_yuanshi.py", line 177, in <module> train_loop(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer, t, schedular) File "C:\Users\Lenovo\Desktop\DZY\DZY\CNN_mnist_yuanshi.py", line 114, in train_loop loss = loss_fn(outputs, y) File "D:\Program Files (x86)\py38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\Program Files (x86)\py38\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\Program Files (x86)\py38\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3029, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) TypeError: cross_entropy_loss(): argument 'target' (position 2) must be Tensor, not tuple Process finished with exit code 1

这个错误是由于在调用F.cross_entropy函数时，传入的target参数是一个元组而不是一个张量。F.cross_entropy函数的target参数应该是一个包含目标类别的张量，而不是一个元组。 请检查你的代码，确保在调用F...

return torch.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight, pos_weight, reduction_enum) RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type Long

target = target.float() 如果你的模型输出类型是Long而不是Float，你也可以将模型输出的类型转换为Long类型： output = output.long() 请注意，在进行类型转换时，你需要确保转换后的类型与损失函数...

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个警告和错误提示给出了一些有用的信息。 警告提示你正在将复数值转换为实数值，...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪，防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错：File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

这个报错是因为 target 中包含了多个标签，而 F.cross_entropy 函数只支持单标签的情况。你可以将 target 转换成一个 1D 的 Tensor，其中每个... return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight)

Traceback (most recent call last): File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\main.py", line 23, in <module> train_model_and_see() File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\myPackage\logistic_regression.py", line 210, in train_model_and_see train(fea_path, mode, target_selection, feature_list, model_path, test_size, batch_size, epochs, load_model, train_model, learning_rate, fig_path) File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\myPackage\logistic_regression.py", line 121, in train loss = loss_fun(out, y) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3095, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: all elements of input should be between 0 and 1

在二元交叉熵（binary_cross_entropy）损失函数中，输入数据应该是处于0到1之间的概率值，而您的输入数据可能不在这个范围内。您可以检查一下输入数据的范围是否正确，并且尝试对输入数据进行归一化处理，确保输入...

Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 275, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 56, in forward focal_loss = self.focal_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 21, in forward return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2693, in cross_entropy return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2388, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

cross_entropy函数要求输入的target必须是Long类型的张量，但是你传入的target是Float类型的标量。你需要将标签转换为Long类型的张量。可以使用以下代码将标签转换为Long类型： python targets = targets.long()...

AttributeError: type object 'Reduction' has no attribute 'AUTO

在 PyTorch 1.6 及以上版本中，torch.nn.functional 中的 reduction 参数已经被移除，取而代之的是 torch.nn.Reduction 中的 enum 类型。因此，如果你使用的是 PyTorch 1.6 及以上版本，可以将 reduction ...
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