if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss改为分类损失
时间: 2023-06-15 07:04:26 浏览: 39
如果你想将这段代码改为分类损失,你需要将损失函数的计算方式进行修改。分类损失通常使用交叉熵损失函数,可以使用PyTorch中的`nn.CrossEntropyLoss()`实现。同时,你需要将模型的输出改为类别预测的概率分布,可以使用softmax函数实现。具体步骤如下:
1. 将模型的输出通过softmax函数得到类别预测的概率分布,即`pred = F.softmax(output, dim=1)`。
2. 定义交叉熵损失函数,即`criterion = nn.CrossEntropyLoss()`。
3. 定义真实标签,即`target = torch.tensor([0, 1])`,其中`target`是一个长度为2的张量,第一个元素表示负类标签,第二个元素表示正类标签。
4. 计算损失,即`loss = criterion(pred.unsqueeze(0), target)`,其中`pred.unsqueeze(0)`是将概率分布转化为形状为`(1, 2)`的张量,以便与`target`进行计算。
注意,在使用交叉熵损失函数时,模型的输出应该不包含softmax函数,因为交叉熵损失函数自带softmax函数。另外,真实标签应该是一个整数张量,而不是一个one-hot向量。
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将这段代码改为分类损失if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius)) else: dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs,pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_ins - dis[1]).sum()
以下是修改后的代码:
```python
if self.args.pnorm == 1:
dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs, pnorm=self.args.pnorm) - torch.abs(radius))
else:
dis = F.relu(norm(entity_embs - concept_embs, pnorm=self.args.pnorm) - radius ** 2)
pos_dis = dis[0]
neg_dis = dis[1:]
pos_loss = F.relu(self.args.margin_ins - pos_dis)
neg_loss = F.relu(neg_dis - self.args.margin_outs)
loss = pos_loss.sum() + neg_loss.sum()
```
这里将原来的对比损失改为了分类损失,将正样本和负样本分别计算距离和损失。其中,正样本只计算与半径之间的距离,用于判断是否将实体嵌入到概念空间中;负样本计算与半径之间的距离和与正样本之间的距离,用于判断是否将实体从概念空间中排除出去。最终的损失是正样本损失和负样本损失之和。
把这段代码改为分类损失 if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss
将代码修改为分类损失后,应该是这样的:
```
if self.args.pnorm == 1:
dis = F.relu(
norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm)
- torch.abs(radius_a) + torch.abs(radius_b)
)
else:
dis = F.relu(
norm(concept_embs_a - concept_embs_b, pnorm=self.args.pnorm)
- radius_a ** 2 + radius_b ** 2
)
loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum()
return loss
```
其中,修改的地方主要是在计算距离(dis)的时候,将原先的两个半径相减改为了加上一个负号;同时,在计算损失时,将两个距离的差加上了一个正的 margin_sub。这样就得到了分类损失。