使用nn.crossentropyloss()计算损失，全连接层后要接softmax么？

时间: 2024-04-27 18:22:51 浏览: 50
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基于torch.nn的回归、二分类、多分类任务代码

是的，通常情况下，在使用`nn.CrossEntropyLoss()`计算损失时，全连接层的输出需要经过`softmax`函数进行归一化处理，以便将输出转化为概率分布，然后再计算损失。这是因为`nn.CrossEntropyLoss()`函数内部已经包含了`softmax`操作，因此输入的数据必须是经过`softmax`处理后的概率分布。如果不进行`softmax`处理，会导致损失计算错误。
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class ThreelinearModel(nn.Module): def __init__(self): super.__init__() self.linear1 = nn.Linear(12, 12) self.mish1 = Mish() self.linear2 = nn.Linear(12, 8) self.mish2 = Mish() self.linear3 = nn.Linear(8, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss # 确定交叉熵系数 def forward(self,x): # 定义一个全连接网络 lin1_out = self.linear1(x) out1 = self.mish1(lin1_out) out2 = self.mish2(self.linear2(out1)) out3 = self.softmax(self.linear3(out2)) def getloss(self,x,y): y_pred = self.forward(x) loss = self.criterion(y_pred,y) return loss

这是一个使用 PyTorch 框架搭建的三层全连接神经网络模型，包括两个隐藏层和一个输出层。输入层有12个神经元，输出层有2个神经元，使用了 Mish 激活函数和 Softmax 函数，损失函数为交叉熵损失函数。该模型可以用于...
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详细分析代码“conv2 = tf.contrib.layers.convolution2d(pool1 ,N_FILTERS ,FILTER_SHAPE2 ,padding='VALID') # 抽取特征 pool2 = tf.squeeze(tf.reduce_max(conv2, 1), squeeze_dims=[1]) # 全连接层 logits = tf.contrib.layers.fully_connected(pool2, 15, activation_fn=None) loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(target, logits) #多分类交叉熵损失 # 优化器 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss 每一句代码的详细作用，用了什么函数什么参数有什么作用，什么含义，并添加详细注释 ,tf.contrib.framework.get_global_step() ,optimizer='Adam' ,learning_rate=0.01) return ({ 'class': tf.argmax(logits, 1), 'prob': tf.nn.softmax(logits) }, loss, train_op)”

计算损失，使用 tf.losses.softmax_cross_entropy 函数计算多分类交叉熵损失，其中 target 是目标标签，logits 是模型的输出。 train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss, tf.contrib.framework....

实现全连接神经网络，该网络包括4个Affine仿射层，每一层的神经元个数分别为100，100，50，10；3个ReLU激活层以及一个Softmax层，并采用Cross-Entropy Loss损失函数。使用SGD迭代法更新网络参数。利用此神经网络实现MNIST数据集识别

在训练完成后，你可以使用测试数据对其进行测试，并计算准确率。以下是一个简单的示例： python y_pred = nn.predict(X_test) accuracy = np.mean(y_pred == np.argmax(y_test_onehot, axis=1)) print("Accuracy...

import tensorflow as tf # 定义输入的占位符 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1280, 1024, 3]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes]) # num_classes表示类别数目 # 定义卷积层 conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2) conv2 = tf.layers.conv2d(inputs=pool1, filters=64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu) pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2) # 定义全连接层 flatten = tf.reshape(pool2, [-1, 320 * 256 * 64]) fc1 = tf.layers.dense(inputs=flatten, units=256, activation=tf.nn.relu) dropout1 = tf.layers.dropout(inputs=fc1, rate=0.4) fc2 = tf.layers.dense(inputs=dropout1, units=num_classes) # 定义损失函数和优化器 loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=fc2)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 定义评估指标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(fc2, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

- 损失函数和优化器：使用 softmax_cross_entropy_with_logits 函数作为损失函数，AdamOptimizer 作为优化器，学习率为 0.001。 - 评估指标：使用 equal 函数来计算预测结果和真实标签是否一致，将结果转换为浮点数...

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() # self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): # x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] # 将数据集分成10份 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 遍历每一份数据，并训练模型 for train_index, test_index in skf.split(df1, df2): train_x, test_x = df1.iloc[train_index], df1.iloc[test_index] train_y, test_y = df2.iloc[train_index], df2.iloc[test_index] train_x = torch.tensor(train_x.values, dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(train_y.values, dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model = Wine_net() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1) print(train_x) for epoch in range(1,10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())

这段代码实现了一个简单的分类模型，使用 Wine 数据集...在这里，可以将输出层修改为不使用 softmax 函数，然后在损失函数中使用 nn.CrossEntropyLoss() 函数，这是一个包含了 softmax 函数的交叉熵损失函数。

import numpy as np import paddle as paddle import paddle.fluid as fluid from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os from paddle.fluid.dygraph import Linear from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize transform = Compose([Normalize(mean=[127.5],std=[127.5],data_format='CHW')]) print('下载并加载训练数据') train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform) test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform) print('加载完成') train_data0, train_label_0 = train_dataset[0][0],train_dataset[0][1] train_data0 = train_data0.reshape([28,28]) plt.figure(figsize=(2,2)) print(plt.imshow(train_data0, cmap=plt.cm.binary)) print('train_data0 的标签为: ' + str(train_label_0)) print(train_data0) class mnist(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(mnist,self).__init__() self.fc1 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=28*28, output_dim=100, act='relu') self.fc2 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=100, output_dim=100, act='relu') self.fc3 = paddle.fluid.dygraph.Linear(input_dim=100, output_dim=10,act="softmax") def forward(self, input_): x = fluid.layers.reshape(input_, [input_.shape[0], -1]) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) y = self.fc3(x) return y from paddle.metric import Accuracy model = paddle.Model(mnist()) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters()) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyLoss(),Accuracy()) model.fit(train_dataset,test_dataset,epochs=2,batch_size=64,save_dir='multilayer_perceptron',verbose=1) test_data0, test_label_0 = test_dataset[0][0],test_dataset[0][1] test_data0 = test_data0.reshape([28,28]) plt.figure(figsize=(2,2)) print(plt.imshow(test_data0, cmap=plt.cm.binary)) print('test_data0 的标签为: ' + str(test_label_0)) result = model.predict(test_dataset, batch_size=1) print('test_data0 预测的数值为：%d' % np.argsort(result[0][0])[0][-1]) 请给出这一段代码每一行的解释

21. 在mnist类的构造函数中，调用父类构造函数初始化对象，并定义三个全连接层，分别是输入层、隐藏层和输出层。 22. 实现mnist类的前向传播函数forward()，其中将输入数据展平为二维张量，并依次通过三个全连接层，...

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loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 设置模型保存路径和文件名 checkpoint_path = "model/checkpoint.ckpt" checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path) # 定义回调函数...

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criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 在这里，我们使用了随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）来进行优化。 4. 模型训练 我们...

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loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)) optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss) # 训练模型... 通过上述步骤，你...

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