labelsmoothing的pytorch代码

当使用交叉熵损失函数进行训练时，label smoothing可以用来减少过拟合程度，它可以使目标概率分布更加平滑，从而使模型的泛化性能更好。

以下是使用PyTorch实现标签平滑的代码：

import torch.nn.functional as F

class LabelSmoothingLoss(nn.Module):
    def __init__(self, classes, smoothing=0.0, dim=-1):
        super(LabelSmoothingLoss, self).__init__()
        self.confidence = 1.0 - smoothing
        self.smoothing = smoothing
        self.cls = classes
        self.dim = dim

    def forward(self, pred, target):
        assert 0 <= self.smoothing < 1
        pred = pred.log_softmax(dim=self.dim)

        with torch.no_grad():
            true_dist = torch.zeros_like(pred)
            true_dist.fill_(self.smoothing / (self.cls - 1))
            true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence)

        return torch.mean(torch.sum(-true_dist * pred, dim=self.dim))

在使用时，我们需要初始化一个标签平滑损失函数，并将其作为损失函数进行训练，例如：

criterion = LabelSmoothingLoss(classes=10, smoothing=0.1)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

for input, target in dataset:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

在这个例子中，我们使用一个包含10个类别的数据集，并将标签平滑度设置为0.1。我们还需要指定优化器和用于训练的数据集。最后，我们通过计算损失、反向传播和优化器来训练模型。