nn.crossentropyloss()的用法
时间: 2023-04-25 13:04:28 浏览: 47
`nn.CrossEntropyLoss` 是 PyTorch 中的一个损失函数,常用于分类问题。它可以计算输入的对数损失(log-loss),并在内部使用了 Softmax 函数来规范化预测值。使用方法如下:
1. 定义损失函数:
```
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
```
2. 计算损失:
```
inputs = ... # 输入张量
targets = ... # 目标张量
loss = loss_fn(inputs, targets)
```
在计算损失时,`inputs` 通常是网络的输出,而 `targets` 则是真实的标签。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss函数用法?
nn.CrossEntropyLoss函数是PyTorch中常用的用于计算交叉熵损失的函数。它常用于多分类问题中,特别是当目标类别是互斥的情况下。
该函数的常用参数如下:
- 输入:通常是一个(batch_size, num_classes)大小的张量。该张量表示模型输出的预测结果。
- 目标:通常是一个(batch_size,)大小的张量,包含了每个样本的真实类别标签。
使用示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 模型输出
outputs = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.7, 0.1, 0.2]])
# 真实标签
targets = torch.tensor([1, 0])
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, targets)
print(loss)
```
在上述示例中,outputs是模型的预测输出,targets是真实标签。通过将这两个张量作为参数传递给nn.CrossEntropyLoss函数,即可计算出交叉熵损失。最后打印出的loss即为计算得到的损失值。
nn.CrossEntropyLoss()方法
`nn.CrossEntropyLoss()`是一个PyTorch中的损失函数,通常用于多分类任务中,输入参数包括模型的输出和目标标签。该函数的计算方式为:将模型输出与目标标签的one-hot编码进行比较,计算交叉熵损失。具体地,它首先将模型输出经过softmax函数转换为概率分布,然后计算目标标签在该概率分布下的交叉熵损失。
在使用`nn.CrossEntropyLoss()`时,我们只需要将模型的输出和目标标签传递给该函数即可。例如:
```
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型、优化器等
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在上述示例中,我们定义了一个`nn.CrossEntropyLoss()`损失函数,并将模型的输出`outputs`和目标标签`labels`传递给该函数进行计算。损失函数的计算结果将作为模型的反向传播梯度进行优化。