def binary_cross_entropy(pred_output, labels): loss_fct = torch.nn.BCELoss() m = nn.Sigmoid() n = torch.squeeze(m(pred_output), 1) loss = loss_fct(n, labels) return n, loss是什么作用
时间: 2023-05-19 08:06:05 浏览: 50
这段代码的作用是计算二元交叉熵损失函数,并返回预测输出和损失值。其中,pred_output是模型的预测输出,labels是真实标签。代码中使用了PyTorch中的BCELoss()函数来计算二元交叉熵损失,并使用Sigmoid函数将预测输出映射到[0,1]的概率空间中。最后,将映射后的预测输出和真实标签传入BCELoss()函数中计算损失值,并返回预测输出和损失值。
相关问题
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)
```
paddle.nn.functional.binary_cross_entropy改造成pytorch
可以使用 PyTorch 中的 `torch.nn.functional.binary_cross_entropy` 函数来计算二分类交叉熵损失。与 PaddlePaddle 中的函数类似,该函数也需要输入模型预测结果和目标标签,输出损失值。下面是一个将 `paddle.nn.functional.binary_cross_entropy` 转换成 PyTorch 的实现代码:
```python
import torch.nn.functional as F
def binary_cross_entropy(input, target):
return F.binary_cross_entropy(input, target)
```
其中 `input` 表示模型的预测结果,`target` 表示目标标签。这个函数将直接调用 PyTorch 中的 `F.binary_cross_entropy` 函数来计算损失值。注意,这里的 `input` 和 `target` 的形状应该相同,且都应该是 Tensor 类型的数据。