torch.nn.CrossEntropyLoss

时间: 2024-02-27 20:34:51 浏览: 91

nn.CrossEntropyLoss()

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用于多分类，直接写标签序号就可以：0,1,2. 预测需要维度与标签长度一致。 import torch import torch.nn as nn import math criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) loss = criterion(output, label) print(网络输出为3个5类:) print(output) print(要计算loss `nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch库中的一个损失函数，专门用于多分类问题的训练。这个函数结合了LogSoftmax操作和负面 log-likelihood loss（NLLLoss），简化了多分类任务的损失计算过程。理解多分类问题：在这样的问题中，模型需要从多个类别中预测出一个正确的类别。例如，对于一个有5类别的问题，标签可以是0到4之间的整数。`nn.CrossEntropyLoss()`函数接受两个输入：`output`和`label`。`output`是模型的预测输出，通常是一个包含每个类别的概率的张量，其形状应该是 `(batch_size, num_classes)`。`label`是对应的正确类别标签，是一个整数张量，形状与`output`的第一维相同，即`(batch_size,)`。在提供的代码示例中： ```python output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) # 3个样本，每个样本有5个类别的预测 label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) # 3个随机标签，范围在0到4之间 loss = criterion(output, label) ``` 这里，`criterion`是`nn.CrossEntropyLoss()`实例，`output`是模型的预测，`label`是对应的正确类别。计算`loss`后，可以通过反向传播优化模型的权重。 `nn.CrossEntropyLoss()`的工作原理如下： 1. 对模型的输出执行LogSoftmax操作。这会将每个类别的概率转换为对数概率，同时保持每个样本的概率总和为1。 2. 计算每个样本的负对数似然损失（NLLLoss）。对于每个样本，NLLLoss是其正确类别概率的对数的负数。 3. 如果`reduce`参数（默认为True）为真，损失函数会对整个批次进行平均或求和，这取决于`size_average`参数（在PyTorch 1.1及以后版本中被`reduction`参数取代，默认也是True，表示平均）。代码中还展示了如何手动实现LogSoftmax和NLLLoss的过程，然后将其结果与`nn.CrossEntropyLoss()`的输出进行比较，证明两者的计算结果是相同的。这是为了验证`nn.CrossEntropyLoss()`内部确实执行了这两个操作。总结一下，`nn.CrossEntropyLoss()`在多分类问题中扮演着关键角色，它简化了训练过程，将模型的预测转换为对数概率，并计算每个样本的负对数似然损失。通过自动求和或平均，它提供了一个可以直接优化的损失值，用于更新模型的权重。在使用时，确保模型的输出维度与标签的长度匹配，并正确设置标签值。

torch.nn.CrossEntropyLoss 是一个用于多分类问题的损失函数，它将softmax函数和负对数似然损失结合在一起。在训练分类模型时，CrossEntropyLoss 用于计算模型输出与真实标签之间的差异。它的输入包括模型输出和真实标签，输出是一个标量值，表示模型输出与真实标签之间的差异的大小。在训练过程中，我们希望最小化这个差异，使得模型能够更好地预测标签。

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