nn.NLLLoss

时间: 2023-10-23 18:35:32 浏览: 178
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Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

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 ]
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def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss详细解释

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class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

这是一个名为SoftmaxFocalLoss的...最后，使用NLLLoss函数计算log_score和labels之间的负对数似然损失loss，并返回该损失值。 这个损失函数的目的是在多分类问题中减小易分类样本的权重，以便更加关注困难样本的训练。

classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)

首先，代码创建了一个用于分类任务的损失函数cls_criterion，采用的是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，简称NLLLoss）。NLLLoss通常用于多分类问题，它将输入视为log概率，并计算真实标签的负...

model = CBOW(word_size, EMDEDDING_DIM) loss_function = nn.NLLLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) #开始训练 for epoch in range(100): total_loss = 0 for context, target in data: context_vector = make_context_vector(context, word_to_ix) log_probs = model(context_vector) total_loss += loss_function(log_probs, torch.tensor([word_to_ix[target]])) optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step()

然后，定义损失函数为负对数似然损失函数（NLLLoss）。接着，创建一个优化器对象，使用随机梯度下降（SGD）算法来更新模型参数，学习率为 0.001。 接下来是训练过程。代码中使用了一个嵌套的循环结构，外层循环控制...

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import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) #定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" #定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} #将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) #定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 #初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码运行报错，请修改

criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_...
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