在pytorch中,这句话是什么意思:criterion_poi = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)
时间: 2023-06-08 13:06:45 浏览: 61
这句话是定义了一个交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)的实例,该实例的 ignore_index 参数被设置为 -1。在使用该损失函数进行训练时,所有标签为 -1 的样本将被忽略,不会对损失函数的计算产生影响。
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在pytorch的Transformer中,这句话是什么意思:out_poi = self.decoder_poi(x)
这句话的意思是,将输入张量x通过self.decoder_poi进行解码,得到解码后的张量out_poi。在Transformer中,encoder和decoder都采用了多头注意力机制,所以可以将输入经过多层注意力计算和前馈神经网络计算,最终得到解码结果。具体实现过程可以参考Transformer的论文和代码。
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()是什么
`nn.CrossEntropyLoss()`是一个用于计算交叉熵损失的PyTorch函数。交叉熵损失通常用于多分类问题中,它衡量了模型的预测结果与真实标签之间的差异。具体来说,交叉熵损失将模型的预测结果通过softmax函数转换为概率分布,然后与真实标签进行比较,计算出模型预测的概率分布与真实标签的差异程度。
交叉熵损失函数的公式如下:
```
loss(x, class) = -log(exp(x[class]) / (\sum_j exp(x[j])))
```
其中,`x`是模型的预测结果,`class`是真实标签的索引。
使用`nn.CrossEntropyLoss()`函数时,通常需要将模型的输出结果和真实标签作为输入。函数会自动将模型的输出结果通过softmax函数转换为概率分布,并计算出交叉熵损失。最终,可以通过调用`loss.backward()`函数来计算梯度并进行模型的参数更新。
范例:<<引用:import torch.nn as nn loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()[^1]。