输入binary_crossentropy的数据类型是？

输入binary_crossentropy的数据类型通常是两个张量，分别是真实标签和预测标签，它们的形状应该相同。在Keras中，可以使用以下方式计算二元交叉熵损失：

import tensorflow as tf
loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy()

其中真实标签和预测标签都应该是张量。

相关问题

binary_cross_entropy_with_logits输入的是正负样本还是logits

### PyTorch `binary_cross_entropy_with_logits` 函数的输入参数

`binary_cross_entropy_with_logits` 是 PyTorch 中用于二分类任务的一种损失函数。该函数接受两个主要类型的张量作为输入：

- **input (Tensor)**: 形状为 \((N, *)\) 的未缩放预测值（logits），其中 \(N\) 表示批次大小，\(*\) 表示任意数量的附加维度。这些 logits 不经过激活函数处理。

- **target (Tensor)**: 同样形状为 \((N, *)\) 的目标标签，通常取值范围在 \([0, 1]\) 或者是正负样本标记 {-1, 1} 转换成 {0, 1} 格式[^1]。

此函数内部会自动应用 Sigmoid 激活函数来转换 logits 到概率空间，并计算相应的二元交叉熵损失。因此，在调用时无需预先对输入数据施加任何额外的非线性变换。

下面是一个简单的例子展示如何使用 `binary_cross_entropy_with_logits`:

import torch
import torch.nn.functional as F

z = torch.tensor([[0.8, 0.8], [0.8, 0.8], [0.8, 0.8]])  # input tensor of shape (3,2), representing logits
y = torch.tensor([[0.4, 0.4], [0.4, 0.4], [0.4, 0.4]], dtype=torch.float32)  # target tensor of the same shape with values between 0 and 1 or binary labels converted to float format.

loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(z, y, reduction='sum')
print(f'Loss value is {loss.item()}')

在这个实例中，`z` 和 `y` 都具有相同的尺寸 `(3,2)` 并且都包含了浮点数数值；前者代表模型输出的原始得分（即 logits），而后者则是真实的目标值或者是已经映射到 `{0, 1}` 的类别标签[^3]。

F.binary_cross_entropy报错

当你遇到 `F.binary_cross_entropy` 报错时，通常是因为参数的类型不正确或者参数的形状不匹配。`F.binary_cross_entropy` 是用于计算二分类问题中的交叉熵损失函数的函数。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的输入数据和标签数据的类型正确。`F.binary_cross_entropy` 函数需要输入的数据类型为浮点数类型（float），并且数据范围应该在0到1之间。如果你的数据不符合这些要求，你可以使用 `torch.tensor` 将其转换为正确的类型和范围。

2. 检查输入数据和标签数据的形状是否匹配。`F.binary_cross_entropy` 函数需要输入的数据形状为 (N, *)，其中 N 是样本数量，* 表示任意维度。标签数据的形状应该与输入数据的形状相同。

3. 确保你的模型输出的概率值已经经过 sigmoid 函数处理。`F.binary_cross_entropy` 函数需要输入的概率值是经过 sigmoid 函数处理后的结果，以确保在0到1之间。

4. 如果上述步骤都没有解决问题，你可以尝试检查其他相关参数，例如权重、忽略索引等。

如果你能提供更多关于错误信息、代码示例以及你正在解决的具体问题的信息，我可以提供更具体的帮助。