nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255) 是什么意思？

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。

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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。

class NormalLoss(nn.Module): def __init__(self,ignore_lb=255, *args, **kwargs): super( NormalLoss, self).__init__() self.criteria = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_lb, reduction='none') def forward(self, logits, labels): N, C, H, W = logits.size() loss = self.criteria(logits, labels) return torch.mean(loss) class Fusionloss(nn.Module): def __init__(self): super(Fusionloss, self).__init__() self.sobelconv=Sobelxy() def forward(self,image_vis,image_ir,labels,generate_img,i): image_y=image_vis[:,:1,:,:] x_in_max=torch.max(image_y,image_ir) loss_in=F.l1_loss(x_in_max,generate_img) y_grad=self.sobelconv(image_y) ir_grad=self.sobelconv(image_ir) generate_img_grad=self.sobelconv(generate_img) x_grad_joint=torch.max(y_grad,ir_grad) loss_grad=F.l1_loss(x_grad_joint,generate_img_grad) loss_total=loss_in+10*loss_grad return loss_total,loss_in,loss_grad

这段代码定义了两个损失函数类：NormalLoss和Floss。

NormalLoss是一个普通的损失函数类，继承自nn.Module。构造函数中包含了一个可选参数ignore_lb，默认值为255。在构造函数中，使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数的标准，设置ignore_index为ignore_lb，reduction为'none'，这样可以得到每个样本的损失值。在前向传播方法forward中，计算logits和labels之间的交叉熵损失loss，并取平均值返回。

Fusionloss是一个融合损失函数类，继承自nn.Module。构造函数中初始化了一个Sobelxy模块（未给出代码），该模块用于计算图像的梯度。在前向传播方法forward中，接受image_vis、image_ir、labels、generate_img和i作为输入。首先从image_vis中提取灰度通道image_y，然后计算image_y和image_ir的最大值x_in_max，并使用F.l1_loss计算其与generate_img之间的L1损失loss_in。接下来，分别计算image_y、image_ir和generate_img的梯度，并取最大值得到x_grad_joint。再次使用F.l1_loss计算x_grad_joint和generate_img_grad之间的L1损失loss_grad。最后，将loss_in和10倍的loss_grad相加得到总的损失loss_total，并返回。

整体来看，这段代码定义了两个损失函数类，NormalLoss用于计算交叉熵损失，Fusionloss用于计算融合损失。