CrossEntropyLoss(softmax=False)报错没有softmax这个参数
时间: 2023-11-26 22:25:35 浏览: 34
在PyTorch中,`CrossEntropyLoss`的默认行为是进行softmax操作,因此不需要设置`softmax`参数。如果你想要禁用softmax操作,则可以将`softmax`参数设置为`False`。但是,这个参数只在TensorFlow中的`categorical_crossentropy`函数中存在。在PyTorch中,如果你想自定义损失函数的话,可以使用`nn.NLLLoss`和`nn.LogSoftmax`来手动实现CrossEntropyLoss。
相关问题
CrossEntropyLoss(softmax=False)报错
`CrossEntropyLoss`是一个常用的损失函数,可以用于多分类问题。`softmax`参数默认为True,表示在计算损失值之前使用softmax函数对模型输出进行归一化。如果你想手动进行归一化,则可以将`softmax`参数设置为False。
如果你在使用`CrossEntropyLoss`时遇到了报错,可能的原因包括:
1.输入数据格式不正确:`CrossEntropyLoss`需要的输入是一个二维张量,第一维表示样本数,第二维表示类别数。如果你的输入数据格式不正确,就会导致报错。
2.标签数据格式不正确:标签数据应该是长整型张量,其中的元素表示样本对应的类别。如果标签数据格式不正确,也会导致报错。
3.类别数不匹配:输入数据和标签数据的类别数应该相同。如果不匹配,就会导致报错。
你可以检查一下你的输入数据和标签数据是否符合要求,并且确认类别数是否匹配。如果还有问题,可以提供更多的信息和代码,我会尽力帮助你解决问题。
如何禁用CrossEntropyLoss()中softmax的操作
要禁用CrossEntropyLoss()中softmax的操作,可以将参数中的参数`logits`直接传入CrossEntropyLoss(),而不是通过softmax函数进行传递。这样做可以避免CrossEntropyLoss()中自动进行的softmax操作。以下是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 生成数据
input_data = torch.randn(3, 5)
target = torch.tensor([2, 4, 1])
# 定义模型
model = nn.Linear(5, 10)
criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')
# 不使用softmax,直接输入logits到CrossEntropyLoss
output = model(input_data)
loss = criterion(output, target)
print(loss)
```
在上述示例中,我们没有在模型中使用softmax函数,而是直接将`output`作为参数传递给了CrossEntropyLoss()。这样做可以避免CrossEntropyLoss()中自动进行的softmax操作。