nn.NLLLoss()

这是一个PyTorch中的损失函数，NLLLoss的全称是Negative Log Likelihood Loss，用于多分类问题中的概率分布拟合。它适用于输出为概率分布的模型，比如使用softmax作为最后一层激活函数的神经网络。NLLLoss通过计算模型输出概率与目标概率分布之间的负对数似然来评估模型的预测效果。

相关问题

nn.NLLLoss

nn.NLLLoss是一个PyTorch中的损失函数，用于计算负对数似然损失。在神经网络中，它通常与nn.LogSoftmax结合使用，用于多分类问题。NLLLoss的计算步骤如下：
1. 输入的形状为[batch_size, num_classes]的张量，其中每一行代表一个样本的预测概率分布。
2. 需要提供一个形状为[batch_size]的目标标签张量。
3. 首先，通过使用nn.LogSoftmax函数对输入进行log softmax操作，得到每个类别的对数概率。
4. 接下来，根据目标标签从对数概率中选择相应的概率。
5. 最后，将选择的概率取负并求和，得到最终的损失值。
在上述代码示例中，我们可以看到使用nn.NLLLoss计算了输入和目标之间的损失。输出的值为tensor(2.1280)，grad_fn=<NllLossBackward0>，其中grad_fn表示反向传播函数。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习方法——NLLloss简单概括](https://blog.csdn.net/qq_50571974/article/details/124314082)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明](https://download.csdn.net/download/weixin_38536397/14841223)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

nn.NLLLoss2d

`nn.NLLLoss2d`是PyTorch中的一个损失函数，用于计算二维图像的负对数似然损失。它通常用于图像分割任务，其中每个像素都被分配一个类别标签。该损失函数将预测的像素类别与真实的像素类别进行比较，并计算损失值。

下面是一个使用`nn.NLLLoss2d`的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设有一个大小为(1, 3, 4, 4)的输入张量，表示一个RGB图像
input = torch.randn(1, 3, 4, 4)
# 假设有一个大小为(1, 4, 4)的目标张量，表示每个像素的类别标签
target = torch.tensor([[0, 1, 1, 2],
                       [2, 0, 1, 1],
                       [0, 2, 2, 1],
                       [1, 0, 1, 2]])

# 创建一个NLLLoss2d实例
loss_fn = nn.NLLLoss2d()

# 计算损失
loss = loss_fn(torch.log_softmax(input, dim=1), target)

print(loss)

在上面的示例中，我们首先创建了一个大小为(1, 3, 4, 4)的输入张量，表示一个RGB图像。然后，我们创建了一个大小为(1, 4, 4)的目标张量，表示每个像素的类别标签。接下来，我们创建了一个`nn.NLLLoss2d`的实例，并将输入张量和目标张量作为参数传递给该实例的调用方法。最后，我们打印出计算得到的损失值。