python手撕交叉熵

以下是手撕交叉熵的Python代码示例：

import numpy as np

def softmax(x):
    exps = np.exp(x - np.max(x))
    return exps / np.sum(exps)

def cross_entropy_error(p, y):
    delta = 1e-7 # 添加一个微小值，防止负无穷(np.log(0))的情况出现
    p = softmax(p)
    return -np.sum(y * np.log(p + delta))

在这个示例中，我们定义了两个函数：`softmax`和`cross_entropy_error`。`softmax`函数用于计算输入向量的softmax概率分布，`cross_entropy_error`函数用于计算交叉熵损失。

`cross_entropy_error`函数的输入参数是预测结果`p`和真实值的one-hot编码`y`。首先，我们使用`softmax`函数将预测结果转换为概率分布。然后，我们使用`np.log`计算每个类别的预测概率的对数。最后，我们将真实值的one-hot编码与预测概率的对数相乘，并对所有类别求和。最终，我们返回的是负的交叉熵损失，因为我们希望最小化损失。

相关问题

python加权交叉熵

在Python中，可以使用torch.nn.functional.cross_entropy函数来计算加权交叉熵。该函数的第一个参数是logits，即模型的输出结果，第二个参数是目标标签。如果需要对不同类别的损失进行加权，可以使用weight参数来指定权重。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

logits = torch.randn(1, 10)  # 模型的输出结果
target = torch.tensor(\[3\])  # 目标标签
weights = torch.tensor(\[1.0, 2.0, 1.5, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0\])  # 权重

loss = F.cross_entropy(logits, target, weight=weights)

在上述代码中，logits是模型的输出结果，target是目标标签，weights是每个类别的权重。通过调用F.cross_entropy函数并传入相应的参数，即可计算加权交叉熵的损失值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [交叉熵以及通过Python实现softmax_交叉熵（tensorflow验证）](https://blog.csdn.net/qq_40326280/article/details/113527525)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch：交叉熵（cross entropy）](https://blog.csdn.net/weixin_62637793/article/details/121363832)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python计算交叉熵

在 Python 中，可以使用以下代码计算交叉熵：

import math

def cross_entropy(y, y_hat):
    """
    计算两个分布之间的交叉熵
    y: 实际分布
    y_hat: 预测分布
    """
    ce = 0
    for i in range(len(y)):
        ce += y[i] * math.log(y_hat[i])
    return -ce

其中，y 和 y_hat 都是概率分布，长度相等。这个函数使用循环遍历每个元素，计算其对应的交叉熵并累加。最后返回的是总的交叉熵。注意，这个函数假设概率分布中的所有元素都非零。如果有元素为零，则会出现负无穷大的情况，需要在实际使用时进行特殊处理。