torch.crossentropyloss
时间: 2023-09-21 17:13:22 浏览: 57
`torch.nn.CrossEntropyLoss` 是一个用于多分类问题的损失函数,通常用于神经网络的最后一层,结合 Softmax 函数使用。它将 Softmax 的输出与标签进行比较,并计算交叉熵损失。它的目标是最小化预测值与真实标签之间的交叉熵损失,从而提高模型的准确率。
具体来说,`CrossEntropyLoss` 的计算公式如下:
$loss(x, class) = -\log(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}) = -x[class] + \log(\sum_j \exp(x[j]))$
其中,$x$ 是模型输出的原始值,$class$ 是真实标签的索引。`CrossEntropyLoss` 可以通过 `torch.nn.functional.cross_entropy` 或 `torch.nn.CrossEntropyLoss` 调用。
相关问题
torch.nn.CrossEntropyLoss返回值
`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的是一个标量张量,表示计算得到的损失值。具体来说,它返回的是一个在整个批次(batch)数据上计算得到的平均损失。
例如,如果你有一个大小为N的批次数据,其中N是批次大小,那么`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的标量值就是整个批次数据上的平均损失。
以下是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 假设有一个模型输出和真实标签
model_output = torch.randn(100, 10) # 假设有100个样本,10个类别
true_labels = torch.randint(0, 10, (100,)) # 假设真实标签是随机生成的
# 创建CrossEntropyLoss对象
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = loss_fn(model_output, true_labels)
print(loss) # 打印计算得到的损失值
```
输出会是一个标量张量,表示整个批次数据上的平均损失。
希望这样能解答您的问题!如果您还有其他疑问,请随时提问。
torch.nn.CrossEntropyLoss参数
torch.nn.CrossEntropyLoss 的参数如下:
```python
class.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')
```
参数说明:
- `weight`:一个可选的权重张量,用于对不同类别的样本进行加权。默认为 None。
- `size_average`:旧版本的参数,已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `ignore_index`:指定一个标签索引,该索引将被忽略计算损失。默认为 -100。
- `reduce`:旧版本的参数,已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `reduction`:指定损失函数的缩减方式。可选值有 'none'、'mean' 和 'sum'。默认为 'mean'。
注意:在最新版本的 PyTorch 中,`size_average` 和 `reduce` 这两个参数已经被废弃,推荐使用 `reduction` 参数来代替。
你可以根据自己的需求选择是否需要设置权重、忽略特定标签索引以及选择损失函数的缩减方式。默认情况下,权重为 None,忽略索引为 -100,缩减方式为 'mean'。