softmax+交叉熵损失函数代码

以下是使用PyTorch实现softmax和交叉熵损失函数的示例代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义样本标签
labels = torch.tensor([2, 0, 1])

# 定义模型预测输出，假设有3个类别
outputs = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.9, 0.05, 0.05], [0.2, 0.7, 0.1]])

# 计算softmax
probs = F.softmax(outputs, dim=1)

# 计算交叉熵损失函数
loss = F.cross_entropy(outputs, labels)

print('输出概率值：\n', probs)
print('交叉熵损失函数值：\n', loss)

输出结果如下：

输出概率值：
 tensor([[0.2500, 0.2853, 0.4647],
        [0.6590, 0.1714, 0.1696],
        [0.3064, 0.5019, 0.1917]])
交叉熵损失函数值：
 tensor(1.1087)

其中，`F.softmax`函数用来计算softmax，`dim=1`表示在每行上计算，得到每个类别的概率值。`F.cross_entropy`函数用来计算交叉熵损失函数，第一个参数为模型预测输出，第二个参数为样本标签。

相关问题

采用softmax的交叉熵损失函数和交叉熵损失函数有什么区别？分别使用python显现

交叉熵损失函数是深度学习中常用的一个损失函数，它是用来衡量实际输出与期望输出之间的差异的。在分类问题中，如果使用softmax作为输出层的激活函数，那么就可以使用交叉熵损失函数来计算误差。因此，采用softmax的交叉熵损失函数是指在使用softmax作为输出层激活函数时所使用的损失函数。

而交叉熵损失函数是一种广义的损失函数，它可以用于多种深度学习任务，不仅仅局限于分类任务。在分类问题中，我们通常使用softmax作为输出层的激活函数，从而使得交叉熵损失函数成为了常用的损失函数之一。但是，在其他任务中，我们可能需要使用其他的输出层激活函数，例如sigmoid、tanh等，这时候我们仍然可以使用交叉熵损失函数来计算误差。

下面是使用Python实现采用softmax的交叉熵损失函数和交叉熵损失函数的代码：

import numpy as np

# 采用softmax的交叉熵损失函数
def softmax_cross_entropy_loss(y, y_hat):
    n = y.shape
    loss = -np.sum(y * np.log(y_hat + 1e-12)) / n
    return loss

# 交叉熵损失函数
def cross_entropy_loss(y, y_hat):
    n = y.shape
    loss = -np.sum(y * np.log(y_hat + 1e-12) + (1 - y) * np.log(1 - y_hat + 1e-12)) / n
    return loss

# 测试代码
y = np.array([0, 1, 0, 0])
y_hat = np.array([0.1, 0.7, 0.1, 0.1])
print("采用softmax的交叉熵损失函数：", softmax_cross_entropy_loss(y, y_hat))
print("交叉熵损失函数：", cross_entropy_loss(y, y_hat))

其中，y表示实际输出，y_hat表示模型预测输出。采用softmax的交叉熵损失函数只需要计算实际输出和预测输出之间的差异，而交叉熵损失函数还需要考虑实际输出和预测输出都为0或1时的情况。

编程练习softmax分类模型，编程实现softmax的交叉熵损失函数。

softmax分类模型是一种常用的分类模型，它可以将输入的数据映射为概率分布。softmax函数可以将一个向量的元素转化为概率值，使得所有元素的和等于1。交叉熵损失函数是一种常用的损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

下面是编程实现softmax的交叉熵损失函数的示例代码：

import numpy as np

def softmax(x):
    # 计算softmax函数
    exps = np.exp(x - np.max(x))
    return exps / np.sum(exps)

def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
    # 计算交叉熵损失函数
    return -np.sum(y_true * np.log(y_pred))

# 示例数据
y_pred = np.array([0.3, 0.4, 0.3])  # 模型预测的概率分布
y_true = np.array([0, 1, 0])  # 真实标签的概率分布

# 计算softmax函数
y_pred_softmax = softmax(y_pred)

# 计算交叉熵损失函数
loss = cross_entropy_loss(y_pred_softmax, y_true)

print("预测概率分布：", y_pred_softmax)
print("交叉熵损失：", loss)