nn.crossentropyloss
时间: 2023-04-30 19:02:35 浏览: 62
nn.CrossEntropyLoss 是 PyTorch 中的一个损失函数,通常用于分类问题。它实现了交叉熵损失函数,并在内部计算了 softmax 函数。使用这个损失函数时,需要将网络的输出和真实标签作为输入,然后它会计算出两者之间的交叉熵。这个损失函数通常与多分类任务配合使用,如图像分类等
相关问题
nn.CrossEntropyLoss
在 PyTorch 中,`nn.CrossEntropyLoss` 是一个常用的损失函数,通常用于多分类问题中。该函数将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起,可以直接计算神经网络的输出和真实标签之间的交叉熵损失。
`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分:神经网络的输出和真实标签。其中,神经网络的输出是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的张量,其中 `batch_size` 表示批次大小,`num_classes` 表示类别数;真实标签是一个长度为 `batch_size` 的一维张量,其中每个元素的取值范围为 `[0, num_classes-1]`。
使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以在训练过程中方便地计算损失值,并且该函数还可以自动进行反向传播求导。下面是一个简单的使用 `nn.CrossEntropyLoss` 的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义神经网络的输出和真实标签
outputs = torch.randn(10, 5) # batch_size=10, num_classes=5
labels = torch.tensor([2, 4, 1, 0, 3, 2, 2, 1, 4, 0])
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失值
loss = criterion(outputs, labels)
# 打印损失值
print(loss.item())
```
在上面的示例中,`outputs` 的形状为 `(10, 5)`,表示有 10 个样本,每个样本有 5 个类别的输出得分。`labels` 是一个长度为 10 的一维张量,表示 10 个样本的真实标签。定义损失函数时,我们直接使用 `nn.CrossEntropyLoss()`,不需要额外设置参数。使用 `loss.item()` 可以得到一个标量,表示该批次样本的平均交叉熵损失。
nn.crossentropyloss示例
nn.CrossEntropyLoss是一个用于多分类问题的损失函数,在PyTorch中广泛使用。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失,用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。
例如,如果我们有一个包含N个类别的分类问题,输入模型的输出是大小为(N,)的张量,每个元素表示该类别的预测概率。真实标签是一个大小为(N,)的张量,其中只有一个元素是1,其余元素都是0,表示真实类别。
nn.CrossEntropyLoss的计算过程如下:
1. 首先,将模型的输出张量通过softmax函数,得到每个类别的预测概率。
2. 然后,根据真实标签的索引,从预测概率张量中取出对应的预测概率。
3. 最后,将取出的预测概率通过负对数函数求取对数似然损失。
相比于手动计算softmax和负对数似然损失,nn.CrossEntropyLoss提供了更简洁和高效的实现方式。
以下是一个nn.CrossEntropyLoss的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义模型输出和真实标签
outputs = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.8, 0.1, 0.1]])
targets = torch.tensor([0, 1])
# 定义损失函数
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_func(outputs, targets)
print(loss)
```
输出结果为:
```python
tensor(1.0646)
```