D_loss_real0 = binary_crossentropy_with_label_smoothing(logits=D_logit_real, labels=tf.ones_like(D_logit_real))

您的第一个问题是有关二进制交叉熵损失函数的，特别是带标签平滑的二进制交叉熵。该函数被用来比较两个输入向量中的元素，通常用于判别器的训练过程中来衡量其输出与真实标签之间的差异。在您提供的公式中，logits表示神经网络的输出（或者预测），而labels则表示目标或真实的标签（或者答案）。函数将预测输出与真实标签进行比较，并返回相应的损失值。但是，我不了解您的具体上下文背景，所以无法提供更详细的答案。感谢您的提问！

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def binary_crossentropy_with_label_smoothing(y_true, y_pred, label_smoothing=0.1): # 计算平滑标签 num_classes = tf.shape(y_true)[-1] smooth_positives = 1.0 - label_smoothing smooth_negatives = label_smoothing / num_classes y_true = y_true * smooth_positives + smooth_negatives # 计算二分类交叉熵损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=y_pred, labels=y_true)) return loss

这是一个函数的定义，函数名为binary_crossentropy_with_label_smoothing，函数有三个参数：y_true、y_pred和label_smoothing。其中，y_true代表真实标签，y_pred代表预测标签，label_smoothing代表标签平滑程度的参数，默认值为0.1。函数的作用是计算带有标签平滑的二元交叉熵。

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.

这个错误是在告诉你，使用`torch.nn.functional.binary_cross_entropy`或`torch.nn.BCELoss`计算二元交叉熵损失是不安全的。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。`binary_cross_entropy_with_logits`和`BCEWithLogitsLoss`已经内置了sigmoid函数，所以你可以直接使用它们而不用担心sigmoid函数带来的问题。

举个例子，你可以将如下代码：

import torch.nn as nn

# Compute the loss using the sigmoid of the output and the binary cross entropy loss
output = model(input)
loss = nn.functional.binary_cross_entropy(nn.functional.sigmoid(output), target)

改为如下代码：

import torch.nn as nn

# Compute the loss using the binary cross entropy loss with logits
output = model(input)
loss = nn.BCEWithLogitsLoss(output, target)