交叉熵损失函数在pytorch中参数说明
时间: 2023-10-21 22:27:38 浏览: 43
在PyTorch中,交叉熵损失函数`nn.CrossEntropyLoss()`的参数说明如下:
1. `weight`: 对每个类别的损失进行加权,默认为None。
2. `size_average`: 如果为True,则损失会被平均到每个样本上,默认为True。
3. `ignore_index`: 指定忽略的目标类别的索引,默认为-100。
4. `reduce`: 如果为False,则返回每个样本的损失,默认为True。
5. `reduction`: 指定如何计算损失的值。可选择的值有`'none'`、`'mean'`、`'sum'`,默认为`'mean'`。
需要注意的是,`nn.CrossEntropyLoss()`结合了`nn.LogSoftmax()`和`nn.NLLLoss()`两个函数,因此不需要在模型的输出端添加`nn.LogSoftmax()`层。此外,输入的形状应为(batch_size, num_classes)。
以下是一个示例代码,展示如何使用交叉熵损失函数:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 创建模型的输出和目标张量
output = torch.tensor([[0.5, 0.2, 0.3], [0.1, 0.8, 0.1]])
target = torch.tensor([0, 1]) # 目标类别的索引
# 实例化交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = criterion(output, target)
print(loss) # 输出损失的值
```
这段代码中,`output`是模型的输出,`target`是目标类别的索引。使用`nn.CrossEntropyLoss()`计算输出和目标之间的交叉熵损失,并将结果存储在`loss`中。最后打印出损失的值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>