torch.nn.CrossEntropyLoss
时间: 2023-10-07 07:14:18 浏览: 43
torch.nn.CrossEntropyLoss是一个在PyTorch中用于多类别分类任务的损失函数。它结合了softmax函数和交叉熵损失,用于计算预测值与真实标签之间的差异。
在使用CrossEntropyLoss时,通常需要将模型的输出通过softmax函数进行归一化,然后与真实标签进行比较。该函数会自动为每个类别计算交叉熵损失,并返回一个标量值作为整体的损失。
该损失函数的目标是最小化预测值与真实标签之间的差异,从而提高模型在分类任务上的准确性。
相关问题
torch.nn.CrossEntropyLoss返回值
`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的是一个标量张量,表示计算得到的损失值。具体来说,它返回的是一个在整个批次(batch)数据上计算得到的平均损失。
例如,如果你有一个大小为N的批次数据,其中N是批次大小,那么`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的标量值就是整个批次数据上的平均损失。
以下是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有一个模型输出和真实标签
model_output = torch.randn(100, 10) # 假设有100个样本,10个类别
true_labels = torch.randint(0, 10, (100,)) # 假设真实标签是随机生成的
# 创建CrossEntropyLoss对象
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(model_output, true_labels)
print(loss) # 打印计算得到的损失值
```
输出会是一个标量张量,表示整个批次数据上的平均损失。
希望这样能解答您的问题!如果您还有其他疑问,请随时提问。
torch.nn.CrossEntropyLoss参数
torch.nn.CrossEntropyLoss 的参数如下:
```python
class.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')
```
参数说明:
- `weight`:一个可选的权重张量,用于对不同类别的样本进行加权。默认为 None。
- `size_average`:旧版本的参数,已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `ignore_index`:指定一个标签索引,该索引将被忽略计算损失。默认为 -100。
- `reduce`:旧版本的参数,已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `reduction`:指定损失函数的缩减方式。可选值有 'none'、'mean' 和 'sum'。默认为 'mean'。
注意:在最新版本的 PyTorch 中,`size_average` 和 `reduce` 这两个参数已经被废弃,推荐使用 `reduction` 参数来代替。
你可以根据自己的需求选择是否需要设置权重、忽略特定标签索引以及选择损失函数的缩减方式。默认情况下,权重为 None,忽略索引为 -100,缩减方式为 'mean'。