调用F.cross_entropy()函数计算交叉熵cross-entropy值
时间: 2024-03-19 10:16:58 浏览: 29
可以使用PyTorch中的函数`F.cross_entropy()`来计算交叉熵。这个函数结合了softmax函数和负对数似然损失函数(negative log likelihood loss),可以直接用于多分类问题。具体使用方式如下:
```python
import torch.nn.functional as F
# 定义模型预测结果
logits = model(inputs)
# 计算交叉熵损失
loss = F.cross_entropy(logits, targets)
```
其中,`logits`是模型对输入数据的预测结果,`targets`是对应的真实标签,`loss`即为计算得到的交叉熵损失。
相关问题
nn.CrossEntropyLoss(),nn.functional.cross_entropy()二者有何区别
`nn.CrossEntropyLoss()`和`nn.functional.cross_entropy()`都是用于计算交叉熵损失的PyTorch函数,但是它们之间存在一些区别。
1. `nn.CrossEntropyLoss()`是一个类,而`nn.functional.cross_entropy()`是一个函数。因此,使用`nn.CrossEntropyLoss()`需要实例化一个对象,而使用`nn.functional.cross_entropy()`只需要调用函数即可。
2. `nn.CrossEntropyLoss()`可以处理输入和目标张量的维度不一致的情况,而`nn.functional.cross_entropy()`需要手动调整输入和目标张量的维度一致。
3. `nn.CrossEntropyLoss()`可以自动处理softmax操作,而`nn.functional.cross_entropy()`需要手动对输入张量进行softmax操作。
总的来说,`nn.CrossEntropyLoss()`更加方便和易于使用,而`nn.functional.cross_entropy()`更加灵活和自由。
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。
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