nn.crossentropyloss()输入参数
时间: 2024-06-08 07:08:11 浏览: 14
nn.CrossEntropyLoss()的输入参数通常是两个张量:模型的输出和标签。
模型的输出是一个(batch_size, num_classes)的张量,其中batch_size指批次中的样本数量,num_classes指分类问题中的类别数量。
标签是一个(batch_size,)的张量,包含了每个样本的类别标签。标签的取值范围应当是从0到num_classes-1之间的整数。
举个例子,如果有一个分类问题,共有3个类别(num_classes=3),一批次中有4个样本(batch_size=4),那么模型输出和标签的形状分别为:
模型输出:(4, 3)
标签:(4,)
在使用nn.CrossEntropyLoss()时,它会自动计算交叉熵损失,并返回一个标量张量作为损失值。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss
在 PyTorch 中,`nn.CrossEntropyLoss` 是一个常用的损失函数,通常用于多分类问题中。该函数将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起,可以直接计算神经网络的输出和真实标签之间的交叉熵损失。
`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分:神经网络的输出和真实标签。其中,神经网络的输出是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的张量,其中 `batch_size` 表示批次大小,`num_classes` 表示类别数;真实标签是一个长度为 `batch_size` 的一维张量,其中每个元素的取值范围为 `[0, num_classes-1]`。
使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以在训练过程中方便地计算损失值,并且该函数还可以自动进行反向传播求导。下面是一个简单的使用 `nn.CrossEntropyLoss` 的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义神经网络的输出和真实标签
outputs = torch.randn(10, 5) # batch_size=10, num_classes=5
labels = torch.tensor([2, 4, 1, 0, 3, 2, 2, 1, 4, 0])
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失值
loss = criterion(outputs, labels)
# 打印损失值
print(loss.item())
```
在上面的示例中,`outputs` 的形状为 `(10, 5)`,表示有 10 个样本,每个样本有 5 个类别的输出得分。`labels` 是一个长度为 10 的一维张量,表示 10 个样本的真实标签。定义损失函数时,我们直接使用 `nn.CrossEntropyLoss()`,不需要额外设置参数。使用 `loss.item()` 可以得到一个标量,表示该批次样本的平均交叉熵损失。
nn.CrossEntropyLoss()代码
nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中的一个损失函数,用于多分类问题。它的作用是计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。该函数的使用方式如下:
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)
```
其中,output是模型的输出结果,target是真实标签。交叉熵损失函数会自动将target转换成LongTensor类型。在计算损失时,会首先对output进行softmax操作,然后计算交叉熵损失。
nn.CrossEntropyLoss()函数有一些可选参数,例如weight、ignore_index、reduction等,可以根据需要进行设置。具体的参数含义可以参考和。
总结起来,nn.CrossEntropyLoss()是一个用于多分类问题的损失函数,通过计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失来评估模型的性能。在使用时需要注意输入的类型和形状是否符合要求。
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