交叉熵损失python源码实现
时间: 2024-07-17 11:01:29 浏览: 57
交叉熵损失函数是一种常用的分类模型优化目标,在机器学习特别是深度学习中广泛用于神经网络的训练。其目的是衡量预测值与真实标签之间的差异。在Python中,特别是在深度学习库如TensorFlow或PyTorch中,通常有现成的函数可以计算交叉熵。
以下是简单的例子,展示如何在Keras(它是TensorFlow的一个高级API)中实现交叉熵损失:
```python
import tensorflow as tf
def categorical_crossentropy(y_true, y_pred):
# y_true is the ground truth labels (one-hot encoded)
# y_pred are the predicted probabilities
return tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
# 使用示例
y_true = tf.constant([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
y_pred = tf.constant([[0.9, 0.05, 0.05], [0.1, 0.85, 0.05], [0.05, 0.05, 0.9]])
loss = categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
```
如果你使用的是PyTorch,则可以这样做:
```python
import torch
def cross_entropy_loss(pred, target):
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
return criterion(pred, target)
# 使用示例
pred = torch.tensor([[0.9, 0.05, 0.05], [0.1, 0.85, 0.05], [0.05, 0.05, 0.9]])
target = torch.tensor([0, 1, 2])
loss = cross_entropy_loss(pred, target)
```
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