torch.ones_like（）参数

时间: 2023-07-03 21:33:02 浏览: 93

Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例

4星 · 用户满意度95%

在机器学习领域，损失函数是评估模型预测与真实结果之间差异的重要工具。Focal Loss是一种专为解决类别不平衡问题设计的损失函数，特别是在目标检测和多类分类任务中。它由Lin等人在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出，目的是缓解大量易分类样本对训练过程的主导，从而更加关注那些难分类的样本。在PyTorch中，我们可以自定义损失函数来实现Focal Loss。以下是一个具体的示例，展示了如何为多类别和二分类任务实现Focal Loss： ```python import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, num_class, alpha=None, gamma=2, balance_index=-1, smooth=None, size_average=True): super(FocalLoss, self).__init__() self.num_class = num_class self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.smooth = smooth self.size_average = size_average # 初始化alpha参数 if self.alpha is None: self.alpha = torch.ones(self.num_class, 1) elif isinstance(self.alpha, (list, np.ndarray)): self.alpha = torch.FloatTensor(alpha).view(self.num_class, 1) / self.alpha.sum() elif isinstance(self.alpha, float): alpha = torch.ones(self.num_class, 1) alpha = alpha * (1 - self.alpha) alpha[balance_index] = self.alpha self.alpha = alpha else: raise TypeError('Not support alpha type') # 初始化平滑参数 if self.smooth is not None and self.smooth < 0 or self.smooth > 1.0: raise ValueError('smooth value should be in [0,1]') def forward(self, input, target): # 计算交叉熵损失 log_p = F.log_softmax(input, dim=1) log_p = log_p.gather(1, target.unsqueeze(1)) log_p = log_p.squeeze(1) # 应用Focal Loss公式 alpha_factor = torch.ones_like(log_p) * self.alpha[target] modulating_factor = torch.pow(1 - log_p, self.gamma) loss = -alpha_factor * modulating_factor * log_p # 如果size_average为True，平均损失，否则返回总和 if self.size_average: return loss.mean() else: return loss.sum() ``` 这个自定义的`FocalLoss`类首先在初始化时处理了`alpha`和`smooth`参数。`alpha`参数用于调整不同类别的权重，可以是None（所有类别权重相等），一个列表或数组（指定每个类别的权重），或者一个浮点数（为所有非平衡类别的权重）。`gamma`参数决定了难分类样本的权重增加程度。`forward`方法中，首先计算输入张量`input`的softmax概率，然后根据目标`target`计算交叉熵损失。接着，应用Focal Loss的修正项（`modulating_factor`），该修正项随着预测概率的增加而指数递减，使得易分类样本的损失降低。根据`size_average`参数选择平均损失还是求和损失。这个自定义的Focal Loss可以在多类别分类和二分类任务中使用。对于二分类，只需将`num_class`设置为2，目标`target`为0或1表示两个类别。在训练过程中，通过将模型的损失函数设置为这个`FocalLoss`实例，可以优化模型对难分类样本的识别能力，从而提高整体性能。

torch.ones_like()函数的参数是一个张量（Tensor），用于指定输出张量的形状（shape）和数据类型（dtype），它会返回一个与输入张量形状相同，但所有元素都为1的新张量。具体来说，它有以下两个参数： - input（Tensor）：输入张量，用于确定输出张量的形状和数据类型。 - dtype（torch.dtype，可选）：输出张量的数据类型，默认为None，表示和输入张量的数据类型相同。

阅读全文

torch.ones_like（）参数

相关推荐

PyTorch中的张量（csdn）————程序.pdf

一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降 算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变

torch.ones_like

m = lambda x: torch.maximum(torch.abs(x)-torch.ones_like(x),torch.zeros_like(x))

_loss = loss_fun(fake_output,torch.ones_like(fake_output))

y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=true)

y_x0 = torch.autograd.grad(y, pt_x_in,grad_outputs=torch.ones_like(net(pt_x_in)),create_graph=True)[0]

解释y.backward(torch.ones_like(x), retain_graph=True)

y_x0 = torch.autograd.grad(y, 0,grad_outputs=torch.ones_like(net(pt_x_in)),create_graph=True)[0]

self.weights = [torch.ones_like(param.data).to(self.device) for param in params_p]含义

prior_factor = torch.ones_like(targets) * prior() prior_factor = prior_factor.type_as(classification) 中文

targets = torch.ones_like(classification) * -1 targets = targets.type_as(classification)

def divergence(y, x): div = 0. for i in range(y.shape[-1]): div += torch.autograd.grad(y[..., i], x, torch.ones_like(y[..., i]), create_graph=True)[0][..., i:i+1] return div 解释一下

y_x = autograd.grad(y, x,grad_outputs=torch.ones_like(net(x)),create_graph=True)[0]

encoding_1 = {Tensor:(100,9,512)}pe = torch.ones_like(encoding_1[0])print(pe)

最新推荐

基于Python和Opencv的车牌识别系统实现

管理建模和仿真的文件

网络隔离与防火墙策略：防御网络威胁的终极指南

在密码学中，对称加密和非对称加密有哪些关键区别，它们各自适用于哪些场景？

我的代码小部件库：统计、MySQL操作与树结构功能

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

网络测试与性能评估：准确衡量网络效能的科学方法

在永磁同步电机中，如何利用有限元仿真技术模拟失磁故障对电机性能的影响？

React初学者入门指南：快速构建并部署你的第一个应用

关系数据表示学习

一种改进的自适应短时傅里叶变方法-基于梯度下降算法运行环境为Jupyter Notebook，执行一种改进的自适应短时傅里叶变