nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255) 是什么意思?
时间: 2024-02-27 17:38:03 浏览: 38
nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255) 表示使用交叉熵损失函数进行训练,并设置忽略标签为255的样本。在计算损失时,忽略标签为255的样本,即不对这些样本计算损失值。这通常用于处理数据中存在无效标签的情况,例如在图像分割任务中,标签为255通常用于表示边界或背景区域。
相关问题
在pytorch中,这句话是什么意思:criterion_poi = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)
这句话是定义了一个交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)的实例,该实例的 ignore_index 参数被设置为 -1。在使用该损失函数进行训练时,所有标签为 -1 的样本将被忽略,不会对损失函数的计算产生影响。
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()参数
`nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch中的一个损失函数,它的参数如下:
```python
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')
```
其中,各参数的含义如下:
- `weight`:一个一维张量,用于指定每个类别的权重。默认为`None`,表示所有类别的权重都为1。
- `size_average`和`reduce`:这两个参数已经被废弃,现在使用`reduction`参数代替。`reduction`参数用于指定损失函数的计算方式,可选值为`'none'`、`'mean'`和`'sum'`。默认值为`'mean'`,表示对所有样本的损失取平均值。
- `ignore_index`:一个整数,用于指定忽略某个类别的损失。默认值为`-100`,表示不忽略任何类别的损失。
因此,如果要使用默认参数创建一个`nn.CrossEntropyLoss()`对象,可以直接使用以下代码:
```python
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
```