torch的多分类交叉熵损失函数如何调用
时间: 2023-10-08 15:13:01 浏览: 40
在 PyTorch 中,多分类交叉熵损失函数可以使用 `torch.nn.CrossEntropyLoss()` 来调用,使用方法如下:
```python
import torch.nn as nn
# 定义模型
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 5),
nn.ReLU(),
nn.Linear(5, 2),
nn.Softmax(dim=1)
)
# 定义损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
input = torch.randn(3, 10)
target = torch.tensor([1, 0, 1])
output = model(input)
loss = loss_fn(output, target)
# 反向传播
loss.backward()
```
其中,`torch.nn.CrossEntropyLoss()` 函数的输入参数包括模型输出 `output` 和真实标签 `target`。在计算损失时,该函数会自动将 `output` 应用 softmax 函数,并计算交叉熵损失。
需要注意的是,对于多分类问题,模型的最后一层需要使用 softmax 函数将输出转换为概率分布。在本例中,我们在模型的最后一层使用了 `nn.Softmax(dim=1)` 函数。在计算损失时,我们将 `output` 和 `target` 作为输入传递给了 `nn.CrossEntropyLoss()` 函数。
相关问题
torch调用交叉熵损失函数的代码
在PyTorch中,可以通过torch.nn.CrossEntropyLoss()函数来调用交叉熵损失函数。该函数的参数包括预测值和真实标签值,具体代码如下:
```python
import torch
# 假设预测值为pre,真实标签值为label
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_func(pre, label)
```
其中,pre和label都是张量(tensor)类型的数据。调用CrossEntropyLoss()函数时,可以设置一些参数,例如权重、忽略某些标签等,具体可以参考PyTorch官方文档。
交叉熵损失函数的多分类代码
下面是使用PyTorch实现交叉熵损失函数的多分类代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有10个类别
num_classes = 10
# 定义模型,假设输入特征维度为100
model = nn.Sequential(
nn.Linear(100, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, num_classes)
)
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 假设有100个样本,每个样本特征维度为100
x = torch.randn(100, 100)
# 假设标签是一个10分类问题,每个样本的标签是一个0-9之间的整数
y = torch.randint(low=0, high=num_classes, size=(100,))
# 计算模型的输出
logits = model(x)
# 计算损失
loss = criterion(logits, y)
# 打印损失
print(loss)
```
在上面的代码中,`nn.CrossEntropyLoss`就是交叉熵损失函数,`logits`是模型的输出,`y`是标签。通过调用`criterion(logits, y)`,可以计算出交叉熵损失。