torch.nn.CrossEntropyLoss(preds, labels)

torch.nn.CrossEntropyLoss函数是用于计算交叉熵损失的。它通常用于多分类任务，其中preds是模型的预测输出，labels是对应的真实标签。该函数会将预测值经过softmax函数转换为概率分布，并计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失。

在计算交叉熵损失时，该函数会自动将预测值进行归一化处理，以确保概率分布的和为1。然后，它会将真实标签与预测概率分布进行比较，计算交叉熵损失。

需要注意的是，该函数在计算损失时会自动忽略真实标签中的填充值（如-1），因此可以在处理序列数据时使用。

相关问题

torch.nn.CrossEntropyLoss()函数

torch.nn.CrossEntropyLoss()函数是一个用于计算交叉熵损失的函数。在深度学习中，交叉熵通常用作分类任务的损失函数。它将预测的概率分布与真实的目标标签进行比较，并计算出一个代表预测误差的损失值。

该函数的输入参数通常有两个：预测值和目标标签。预测值是一个模型对每个类别的预测概率分布，可以是未经softmax处理的输出或者是经过softmax处理后的输出。目标标签是一个包含真实类别标签的张量。

函数会自动将预测值进行softmax操作，并计算交叉熵损失。它会返回一个表示损失的标量张量。

需要注意的是，CrossEntropyLoss函数在内部会进行softmax操作，所以在输入时不需要手动进行softmax处理。

以下是一个使用CrossEntropyLoss函数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 随机生成一些示例数据
num_classes = 10
batch_size = 32
num_features = 100

preds = torch.randn(batch_size, num_classes)  # 模型的预测值
labels = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,))  # 真实的目标标签

# 创建CrossEntropyLoss函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_fn(preds, labels)

print(loss)

这段代码中，我们首先随机生成了一些示例数据，其中preds是模型的预测值，labels是真实的目标标签。然后，我们创建了CrossEntropyLoss函数，并将预测值和目标标签作为参数传入，计算得到了损失值loss。最后，我们打印出了损失值。

希望这个回答对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。

def train(model, train_loader, criterion, optimizer): model.train() train_loss = 0.0 train_acc = 0.0 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) loss.backward() optimizer.step() train_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) train_acc += torch.sum(preds == labels.data) train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset) train_acc = train_acc.double() / len(train_loader.dataset) return train_loss, train_acc def test(model, verify_loader, criterion): model.eval() test_loss = 0.0 test_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for i, (inputs, labels) in enumerate(test_loader): outputs = model(inputs.unsqueeze(1).float()) loss = criterion(outputs, labels.long()) test_loss += loss.item() * inputs.size(0) _, preds = torch.max(outputs, 1) test_acc += torch.sum(preds == labels.data) test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset) test_acc = test_acc.double() / len(test_loader.dataset) return test_loss, test_acc # Instantiate the model model = CNN() # Define the loss function and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Instantiate the data loaders train_dataset = MyDataset1('1MATRICE') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=5, shuffle=True) test_dataset = MyDataset2('2MATRICE') test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=5, shuffle=False) train_losses, train_accs, test_losses, test_accs = [], [], [], [] for epoch in range(500): train_loss, train_acc = train(model, train_loader, criterion, optimizer) test_loss, test_acc = test(model, test_loader, criterion) train_losses.append(train_loss) train_accs.append(train_acc) test_losses.append(test_loss) test_accs.append(test_acc) print('Epoch: {} Train Loss: {:.4f} Train Acc: {:.4f} Test Loss: {:.4f} Test Acc: {:.4f}'.format( epoch, train_loss, train_acc, test_loss, test_acc))

这是一个基于PyTorch框架的CNN模型的训练过程。代码中定义了两个函数：train和test，分别用于训练模型和测试模型。

在训练过程中，首先将模型设置为训练模式，然后遍历训练数据集，对每个batch的数据进行前向传播、反向传播和优化器更新。在每个batch的训练结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的训练损失和训练精度中。

在测试过程中，首先将模型设置为评估模式，然后遍历测试数据集，对每个batch的数据进行前向传播和损失计算。在每个batch的测试结束后，计算该batch的损失和精度，并将其累加到总的测试损失和测试精度中。

最后，将训练过程中的损失和精度以及测试过程中的损失和精度保存到相应的列表中，并打印出当前epoch的训练损失、训练精度、测试损失和测试精度。

整个训练过程会重复执行500个epoch，每个epoch都是一个完整的训练和测试过程。