nn.BCEWithLogitsLoss()对代码解释

时间: 2023-11-13 22:14:06 浏览: 131
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【PyTorch学习笔记】21：nn.RNN和nn.RNNCell的使用

`nn.BCEWithLogitsLoss()` 是 PyTorch 中用于计算二分类问题的损失函数。其中 BCE 代表 Binary Cross Entropy，即二元交叉熵损失函数。而 `WithLogits` 则表示输入的张量没有经过 Sigmoid 函数转换。这个函数的输入包括两个张量，一个是模型输出的预测得分，另一个是真实标签的二元编码，即正例为 1，负例为 0。在计算损失时，该函数首先会对模型输出的预测得分进行 Sigmoid 函数转换，将其转换为 0 到 1 之间的概率值，然后再计算损失。这样做的好处是可以避免数值不稳定的情况出现，同时也可以提高模型的收敛速度。
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还有个问题，可否帮助我解释这个问题：RuntimeError: torch.nn.functional.binary_cross_entropy and torch.nn.BCELoss are unsafe to autocast. Many models use a sigmoid layer right before the binary cross entropy layer. In this case, combine the two layers using torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits or torch.nn.BCEWithLogitsLoss. binary_cross_entropy_with_logits and BCEWithLogits are safe to autocast.

它建议你使用torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits或torch.nn.BCEWithLogitsLoss来代替。 在使用二元交叉熵损失的时候，通常需要在计算交叉熵损失之前使用sigmoid函数将输出转化为概率值。...

nn.BCEWithLogitsLoss()发生RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous错误

当你在PyTorch中使用nn.BCEWithLogitsLoss()时，这个错误通常是由于输入张量（Tensor）包含了多个布尔值（True和False），而这种情况下，该函数期望单一的布尔值来决定计算二元交叉熵（Binary Cross Entropy）。...

loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss() loss = loss_fn(logits, label) avg_loss += loss.item()

具体来说，nn.BCEWithLogitsLoss() 是一个用于二分类问题的损失函数类，它将输入的 logits（未经过 sigmoid 函数处理的模型输出）和对应的标签（0 或 1）作为输入，计算二分类交叉熵损失。损失值通过 loss.item()...

class BCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module): # BCEwithLogitLoss() with reduced missing label effects. def __init__(self, alpha=0.05): super().__init__() self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.alpha = alpha def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) pred = torch.sigmoid(pred) # prob from logits dx = pred - true # reduce only missing label effects # dx = (pred - true).abs() # reduce missing label and false label effects alpha_factor = 1 - torch.exp((dx - 1) / (self.alpha + 1e-4)) loss *= alpha_factor return loss.mean()这个代码什么意思

这个代码实现了一个自定义的损失函数 BCEBlurWithLogitsLoss，它是基于二元交叉熵损失函数 nn.BCEWithLogitsLoss 的改进。 在二元交叉熵损失函数中，如果某些标签是缺失的，则该标签对应的损失将被忽略。但是在...

model = MLP(input_dim=2, hidden_dim=16, output_dim=1) criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

- criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() 表示使用二分类的交叉熵损失函数； - optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) 表示使用随机梯度下降（SGD）算法进行优化，学习率为0.01。 这段代码的作用是定义...

要求动手从0实现 logistic 回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）在人工构造的数据集上进 行训练和测试，并从loss、训练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析 （可借助nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，从零实现二元交叉熵为选作）

import torch.nn as nn from sklearn.model_selection import train_test_split 然后，我们定义 logistic 回归模型的类： python class LogisticRegression: def __init__(self, input_dim): self....

要求动手从0实现 logistic 回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）在人工构造的数据集上进行训练和测试，并从loss、训练集以及测试集上的准确率等多个角度对结果进行分析（可借助nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，从零实现二元交叉熵为选作）

你可以选择使用 nn.BCELoss 或 nn.BCEWithLogitsLoss 作为损失函数，也可以选择从零实现二元交叉熵。下面是一个从零实现 logistic 回归算法的示例代码： python import numpy as np import torch import torch....

class FocalLoss(nn.Module): # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(), gamma=1.5) def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25): super(FocalLoss, self).__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.reduction = loss_fcn.reduction self.loss_fcn.reduction = 'none' # required to apply FL to each element def forward(self, pred, true): loss = self.loss_fcn(pred, true) # p_t = torch.exp(-loss) # loss *= self.alpha * (1.000001 - p_t) ** self.gamma # non-zero power for gradient stability # TF implementation https://github.com/tensorflow/addons/blob/v0.7.1/tensorflow_addons/losses/focal_loss.py pred_prob = torch.sigmoid(pred) # prob from logits p_t = true * pred_prob + (1 - true) * (1 - pred_prob) alpha_factor = true * self.alpha + (1 - true) * (1 - self.alpha) modulating_factor = (1.0 - p_t) ** self.gamma loss *= alpha_factor * modulating_factor if self.reduction == 'mean': return loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return loss.sum() else: # 'none' return loss

这个代码实现了一个 Focal Loss 损失函数，它是对二分类问题中的交叉熵损失函数的一种改进。它主要通过增加一个可调的超参数 $\gamma$，来调整难易样本的权重，从而解决类别不平衡问题。在代码中，它被实现为一个 ...

class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思

这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类，用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时，会根据模型的超参数定义不同的损失函数，包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑...

def get_loss(loss_args): loss_type = loss_args['type'] functional_style = re.search(r'(\w+)\((\w+)\)', loss_type) args = dict() if functional_style: func, arg = functional_style.groups() new_args = dict(loss_args) if func == 'Summed': new_args['type'] = arg return sum_loss(get_loss(new_args)) if loss_type == 'BCE': loss_class = torch.nn.BCEWithLogitsLoss if 'pos_weight' in loss_args: args['pos_weight'] = loss_args['pos_weight'] * torch.ones([]) elif loss_type == 'FocalLoss': return focal_loss_with_logits elif loss_type == 'AutoBCE': return auto_weight_bce else: raise ValueError(f"No Loss of type {loss_type} known") return loss_class(**args)是什么意思

5. 如果损失函数类型为 'BCE'，则将损失函数类 torch.nn.BCEWithLogitsLoss 赋给变量 loss_class。如果 loss_args 中包含 'pos_weight' 参数，将其乘以一个大小为 [1] 的张量，并将结果赋给 args['pos_...
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Pytorch中torch.nn的损失函数

### 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) BCEWithLogitsLoss结合了Sigmoid激活函数和BCELoss。它首先将输入数据通过Sigmoid转换成概率，然后计算BCELoss。这样做的好处是避免了数值不稳定...

torch.nn.transformer进行文本分类

criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() model = TransformerModel(len(TEXT.vocab), 512, 8, 2048, 6, dropout=0.5).to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0005) # 进行模型训练 def train...

if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ，方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径，可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

这个代码段的作用是： 1. 检查当前运行的代码是否为主程序，而不是被其他程序导入后调用的子程序； 2. 如果是主程序，则调用 parse_args() 函数解析命令行参数，并将结果保存在 args 变量中； 3. 打印所有解析后的...

将下面代码中的损失函数改成单类识别的损失函数：loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD( net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9

可以将损失函数改为torch.nn.BCEWithLogitsLoss()，同时需要将模型的输出改为一个标量，表示属于该类的概率。代码示例如下： loss_function = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters...

你给出的代码例子是bcewithlogitsloss设置权重，我要的是BCEloss设置权重，请再给我一个答案

import torch.nn as nn # 定义BCELoss criterion = nn.BCELoss() # 构造样本 y_true = torch.tensor([[0, 1, 0], [1, 0, 1]], dtype=torch.float32) y_pred = torch.tensor([[0.2, 0.8, 0.3], [0.7, 0.1, 0.9]], ...

module 'mindspore.nn' has no attribute 'SigmoidCrossEntropyWithLogits'

如果您使用的是较早的 MindSpore 版本，则可以尝试更新到最新版本，或者使用其他可用的交叉熵损失函数，如 nn.SigmoidCrossEntropyWithLogits 或 nn.BCEWithLogitsLoss。如果您使用的是较新的 MindSpore 版本，...

基于pytorch写一个多对多预测代码，数据集名称为data.csv，前四列为特征，后面50列为标签，前800行为训练集其余为测试集，将其中一组预测值与真实值输出到excel工作表中

loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 训练模型 for epoch in range(100): # 前向传播 y_pred = model(X_train) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, y...

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