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

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。

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：

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。