nn.CrossEntropyLoss() 中传入参数是什么类型

时间: 2024-02-27 14:37:00 浏览: 56
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细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别

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在PyTorch中，nn.CrossEntropyLoss()中传入的参数是两个张量：模型的预测值和目标值。其中，模型的预测值是一个二维张量，每一行代表了一个样本对于每个类别的预测概率，而目标值是一个一维张量，每个元素表示该样本属于的类别标签。具体来说，模型的预测值是通过模型的前向传播得到的，而目标值则是人工标注的。例如，假设有10个类别，一个样本属于第3个类别，则目标值为3。
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torch.nn.CrossEntropyLoss()函数

torch.nn.CrossEntropyLoss...然后，我们创建了CrossEntropyLoss函数，并将预测值和目标标签作为参数传入，计算得到了损失值loss。最后，我们打印出了损失值。 希望这个回答对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。

Loss = nn.CrossEntropyLoss()

这行代码定义了一个交叉熵...在使用该损失函数时，我们需要将模型的输出与真实标签传入函数中，它会计算并返回模型的预测与真实标签之间的损失值。然后我们可以使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数并更新模型参数。

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

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nn.CrossEntropyLoss RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

当你遇到 RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous 这样的错误，通常是因为你在试图使用 nn.CrossEntropyLoss 计算损失时，传入了一个包含布尔值的张量（Tensor），而不是...

nn.CrossEntropyLoss()(outputs, pngs)计算lossBoolean value of Tensor with more than one value is ambiguous

这个错误通常表示你传入了错误的参数给 nn.CrossEntropyLoss() 函数。 nn.CrossEntropyLoss() 函数的第一个参数是模型的输出，第二个参数是正确的标签。在你的代码中， outputs 和 pngs 可能有不同的形状或...

criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 代码中的net是哪个模块

这段代码中的net是一个神经网络模型，它的具体定义需要看代码中的其他部分。一般来说，神经网络模型是用PyTorch的nn.Module类定义的，其中包括了...在这段代码中，net被传入了optim.SGD()函数中，用于更新模型参数。

class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确

这段代码的书写有一些问题，应该将最后一行的括号补全： class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique...这是因为CrossEntropyLoss函数是需要传入参数的，而括号不完整会导致代码报错。

crossentropyloss

在PyTorch中，使用CrossEntropyLoss时，一般需要将模型的输出进行softmax变换，然后将输出和真实标签传入该函数即可计算损失值。例如： python import torch.nn as nn # 假设模型的输出为output，真实标签为...

CrossEntropyLoss()

在PyTorch中，使用CrossEntropyLoss时，一般需要将模型的输出进行softmax变换，然后将输出和真实标签传入该函数即可计算损失值。例如： python import torch.nn as nn # 假设模型的输出为output，真实标签为...

如何禁用CrossEntropyLoss()中softmax的操作

要禁用CrossEntropyLoss()中softmax的操作，可以将参数中的参数logits直接传入CrossEntropyLoss()，而不是通过softmax函数进行传递。这样做可以避免CrossEntropyLoss()中自动进行的softmax操作。以下是一个示例： ...

详细分析一下python代码:import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False) scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True, min_lr=0) loss_hist, acc_hist = [], [] loss_hist_val, acc_hist_val = [], [] for epoch in range(140): running_loss = 0.0 correct = 0 for data in train_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) optimizer.zero_grad() outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # compute training statistics _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() running_loss += loss.item() avg_loss = running_loss / len(train_set) avg_acc = correct / len(train_set) loss_hist.append(avg_loss) acc_hist.append(avg_acc) # validation statistics net.eval() with torch.no_grad(): loss_val = 0.0 correct_val = 0 for data in val_loader: batch, labels = data batch, labels = batch.to(device), labels.to(device) outputs = net(batch) loss = criterion(outputs, labels) _, predicted = torch.max(outputs, 1) correct_val += (predicted == labels).sum().item() loss_val += loss.item() avg_loss_val = loss_val / len(val_set) avg_acc_val = correct_val / len(val_set) loss_hist_val.append(avg_loss_val) acc_hist_val.append(avg_acc_val) net.train() scheduler.step(avg_loss_val) print('[epoch %d] loss: %.5f accuracy: %.4f val loss: %.5f val accuracy: %.4f' % (epoch + 1, avg_loss, avg_acc, avg_loss_val, avg_acc_val))

代码中使用nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数，用于计算输出结果与标签之间的差距。 接下来的代码中使用了两个循环，一个是对训练数据集的循环，另一个是对验证数据集的循环。在训练数据集循环中，首先将数据集...

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在使用torch.nn.bceloss()时，需要传入两个参数：模型的预测值和实际标签。其中，预测值是一个张量(tensor)，维度为(batch_size,1)，代表每个样本属于正类的概率值，而实际标签是一个张量，维度也为(batch_size,1)，...

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