torch.nn.functional.nll_loss

时间: 2023-04-25 10:00:05 浏览: 249
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Pytorch中torch.nn的损失函数

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torch.nn.functional.nll_loss是PyTorch中的一个函数，用于计算负对数似然损失。它通常用于多分类问题中，其中每个样本只能属于一个类别。该函数的输入是一个张量，其中包含了每个样本的预测概率和真实标签。输出是一个标量，表示整个批次的平均损失。
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Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

主要介绍了Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

File "D:\pythonProject\venv\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2385, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) IndexError: Target 3 is out of bounds.

这个错误是由于目标索引超出了范围，通常可能是由于目标标签中包含了超出了...如果您使用的是 PyTorch，还可以考虑使用 CrossEntropyLoss 代替 nll_loss 函数来计算损失，它会自动将目标标签转换为 one-hot 编码形式。

loss_id = criterion_id(out0, labels)报错 return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在 PyTorch 中，nll_loss 函数的输入...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

F.nll_loss与nn.NLLLoss的区别

1. **模块类型**：F.nll_loss 是 torch.nn.functional（函数式API）的一部分，而 nn.NLLLoss 是一个独立的类（即 Module），属于 torch.nn 包。 2. **接口形式**：F.nll_loss 直接作为函数使用，通常需要手动...

Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 275, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 56, in forward focal_loss = self.focal_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 21, in forward return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2693, in cross_entropy return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2388, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误的原因是你的标签数据类型不一致。cross_entropy函数要求输入的target必须是Long类型的张量，但是你传入的target是Float类型的标量。你需要将标签转换为Long类型的张量。可以使用以下代码将标签转换为Long...

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个警告和错误提示给出了一些有用的信息。 警告提示你正在将复数值转换为实数值，...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

这是一个使用 PyTorch 框架训练一个简单的卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）来对 MNIST 手写数字数据集进行分类的代码...最后，使用 PyTorch 提供的 torch.save() 方法将训练好的模型保存到本地。

C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\NLLLoss2d.cu:103: block: [3,0,0], thread: [385,0,0] Assertion t >= 0 && t < n_classes failed. Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 355, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 241, in fit loss = criterion(output,mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1164, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3014, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

这个错误是由于在CUDA设备上的NLLLoss2d操作中出现了断言错误。根据错误信息，断言的条件是“t >= 0 && t < n_classes”，即“t”必须大于等于0并且小于类别的数量“n_classes”。然而，这个条件在某个线程中被违反...

F.nll_loss只能接受二维数据吗？

import torch.nn.functional as F # 假设模型输出是一个三维的对数概率分布 (batch_size, sequence_length, num_classes) output = torch.randn(2, 5, 3) target = torch.tensor([1, 0]) # 目标值 loss = F.nll_...

当两个三维数组想用F.nll_loss计算损失该如何设置

import torch.nn.functional as F # 假设有两个三维数组 output1 和 output2，形状为 (batch_size, sequence_length, num_classes) output1 = torch.randn(2, 5, 3) output2 = torch.randn(2, 5, 3) # 将三维数组...

RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在 PyTorch 中，nll_loss 函数的输入...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

TypeError: nll_loss_nd(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

This error occurs when the input argument for the nll_loss_nd() function is a numpy array instead of a PyTorch tensor. To fix this error, you can ...loss = torch.nn.functional.nll_loss_nd(tensor)

pytorch NLLLoss

import torch.nn.functional as F # 假设网络输出为logits，目标标签为target_labels logits = torch.tensor([[0.5, 0.3, 0.2], [0.1, 0.2, 0.7]]) target_labels = torch.tensor([0, 2]) # 计算NLLLoss loss = F....

torch_geometric GCN

import torch.nn.functional as F from torch_geometric.nn import GCNConv 2. 创建 GCN 模型类： python class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, num_features, num_classes): super(GCN, self...

F.cross_entropy

import torch.nn.functional as F # 定义模型输出和目标标签 output = torch.tensor([[0.5, 0.3, 0.2], [0.1, 0.2, 0.7]]) target = torch.tensor([0, 2]) # 使用F.cross_entropy计算损失 loss = F.cross_entropy...

F.log_softmax

import torch.nn.functional as F inp1 = torch.Tensor([1, 3, 6]) print(inp1) print(F.log_softmax(inp1, dim=0)) 在这个示例中，inp1是一个输入张量，通过调用F.log_softmax(inp1, dim=0)，我们可以得到对...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'transformer_model.pth'

import torch.nn.functional as F # 定义模型 class Transformer(torch.nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_heads, hidden_dim, num_layers): super(Transformer, self).__init__() ...

pytorch实现NLL损失

import torch.nn.functional as F def nll_loss(output, target): loss = F.nll_loss(output, target) return loss 在上述代码中，我们使用了 PyTorch 提供的 F.nll_loss 函数来计算 NLL 损失。F.nll_...

实现手写数字的识别,使用MNIST数据集内容完成手写数字识别 步骤: 1.准备数据 2.构建模型 3.损失函数 4.模型训练 5.模型的保存和加载 6.模型的评估:损失和准确率 train_batch_size = 64 test_batch_size = 1000 train和test分别训练10次用python写出代码，并给出400字实验总结

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