验证 CrossEntropyLoss 内部运算过程

import torch
from torch.nn import CrossEntropyLoss
from torch.optim import SGD

# 假设三分类真实值real 和预测值pred
real = [0,1,1,2]
pred = [[0.7,0.2,0.1],
        [0.1,0.6,0.3],
        [0.1,0.6,0.3],
        [0.2,0.2,0.6]]
real = torch.tensor(real)
pred = torch.tensor(pred)

# 使用torch 内置模块计算
cel = CrossEntropyLoss()
print(cel(pred,real)) --> # 得出结果tensor(0.8312)


# 按自己理解计算,先把真实标签转化为one-hot编码,再乘以log(softmax(pred)),每个样本结果求和再求平均数
#1. 先真实标签one-hot化
def func(x):
    res = np.zeros(len(set(real.tolist())))
    res[x] = 1
    return res
real_ = torch.tensor(list(map(func,real)))
real_
'''
tensor([[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]], dtype=torch.float64)
'''

#2. 将预测值转化为softmax值
pred_softmax = torch.softmax(pred,dim=1)
pred_softmax
'''
tensor([[0.4640, 0.2814, 0.2546],
        [0.2584, 0.4260, 0.3156],
        [0.2584, 0.4260, 0.3156],
        [0.2864, 0.2864, 0.4272]])
'''
#3. 计算交叉熵

-1*(torch.mv(real_[0].unsqueeze(dim=0).float(),torch.log(pred_softmax[0]).float())
+torch.mv(real_[1].unsqueeze(dim=0).float(),torch.log(pred_softmax[1]).float())
+torch.mv(real_[2].unsqueeze(dim=0).float(),torch.log(pred_softmax[2]).float())
+torch.mv(real_[3].unsqueeze(dim=0).float(),torch.log(pred_softmax[3]).float()))/4

# --> tensor([0.8312]) 与上述函数求出结果一样
<think>嗯,用户问的是PyTorchnn.CrossEntropyLoss返回负值的原因和解决方法。首先,我需要回忆一下CrossEntropyLoss的公式和工作原理。根据之前的引用资料,CrossEntropyLoss实际上是结合了LogSoftmax和NLLLoss。那LogSoftmax的输出是对数概率,也就是负数,因为概率在0到1之间,取对数后就是负值。NLLLoss则是取这些对数概率的负值,所以如果LogSoftmax的结果已经是负数,再取负的话可能得到正数。不过用户说返回负值,这可能有问题。 接下来,我需要检查用户提供的引用内容。比如引用[5]提到,CrossEntropyLoss接受未归一化的logits,内部自动应用log_softmax。而NLLLoss需要输入已经过log_softmax处理的对数概率。CrossEntropyLoss的输出应该是平均或求和后的损失,通常是正数,因为NLLLoss的结果是对数概率的负数,所以当正确类别的概率较低时,损失值会大,但如果是负数的话,可能哪里出错了。 用户提到的返回负值,可能是因为输入的logits有问题,或者标签不正确。例如,如果logits未经处理,而用户自己错误地应用了Softmax或其他操作,可能导致输入不符合CrossEntropyLoss的要求。或者标签的范围不对,比如标签数值超过了类别数,导致计算错误。 另外,引用[3]中的例子显示,当输入z是[[0.2, 0.1, -0.1]],标签是0时,输出是正的0.9729。这说明正常情况下结果应该是正数。如果出现负值,可能是计算过程中出现错误,比如输入的对数概率被错误地处理,或者在计算时没有正确处理符号。 可能的原因包括:输入数据被错误地应用了LogSoftmax两次,或者手动处理了Softmax后再传给CrossEntropyLoss,导致重复计算。例如,如果用户自己先用了Softmax,然后传给CrossEntropyLoss,而CrossEntropyLoss内部又做一次LogSoftmax,这样就会导致数值错误,出现负值。 解决方法方面,应该确保输入的是原始的logits,而不是经过Softmax或LogSoftmax处理后的数据。同时检查标签是否正确,是否在0到类别数减一的范围内。另外,检查损失函数的参数设置,比如是否设置了ignore_index等可能导致问题的参数。 总结一下,负值的原因可能在于输入处理错误,或者标签问题。解决方法就是正确使用CrossEntropyLoss,直接输入logits,避免重复应用Softmax,并确保标签正确。</think>### PyTorch `nn.CrossEntropyLoss` 返回负值的原因及解决方法 #### 1. 负值原因分析 `nn.CrossEntropyLoss` 的数学定义为交叉熵损失,其公式为: $$ \text{Loss} = -\sum_{i=1}^C y_i \log(p_i) $$ 其中 $y_i$ 是真实标签的独热编码,$p_i$ 是模型预测的概率(通过 Softmax 归一化后的结果)[^4]。 负值可能由以下原因导致: 1. **输入未正确处理**: - `nn.CrossEntropyLoss` 要求输入为未归一化的 logits(即无需手动应用 Softmax),若用户额外对输入执行了 `LogSoftmax`,会导致重复计算,可能产生负值[^5]。 - 例如:若输入已经是 `log(prob)`(负值),再经过 `CrossEntropyLoss` 内部计算 `LogSoftmax`,结果可能进一步为负。 2. **标签范围错误**: - 类别标签应满足 $y \in \{0, 1, \dots, C-1\}$,若标签超出类别数(如引用[3]中提到的标签≥3),会导致无效计算。 3. **数值溢出问题**: - 当 logits 的绝对值过大时,`Softmax` 可能导致数值不稳定,例如 `exp(x)` 溢出后产生 `inf` 或 `nan`,间接影响损失值符号。 --- #### 2. 解决方法 ##### 步骤1:检查输入格式 - **正确输入**:直接传递模型的原始输出(logits),无需手动应用 Softmax 或 LogSoftmax。 ```python # 正确示例 logits = model(input) # 原始输出 loss = criterion(logits, labels) ``` - **错误输入**:避免重复应用 Softmax: ```python # 错误示例(会导致负值) logits = torch.softmax(logits, dim=1) # 错误操作 loss = criterion(logits, labels) ``` ##### 步骤2:验证标签范围 - 确保标签值在有效范围内(例如3分类任务中,标签只能是0、1、2)[^3]: ```python assert torch.all(labels >= 0) and torch.all(labels < num_classes) ``` ##### 步骤3:处理数值稳定性 - 若 logits 数值过大,可对输入进行归一化或限制其范围: ```python logits = logits / 100 # 缩小数值范围 ``` ##### 步骤4:验证损失计算 - 通过手动计算交叉熵验证结果一致性: ```python probs = torch.softmax(logits, dim=1) manual_loss = -torch.log(probs[range(len(labels)), labels]).mean() ``` --- #### 3. 示例代码对比 **错误代码(返回负值)**: ```python import torch logits = torch.tensor([[5.0, -3.0, 2.0]]) # 原始 logits probs = torch.log_softmax(logits, dim=1) # 错误:手动应用 LogSoftmax loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(probs, torch.tensor([0])) print(loss) # 可能输出负值 ``` **修正代码**: ```python logits = torch.tensor([[5.0, -3.0, 2.0]]) # 原始 logits loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(logits, torch.tensor([0])) print(loss) # 输出正值(如 tensor(0.1325)) ``` --- #### 4. 核心结论 - `nn.CrossEntropyLoss` 设计上应返回正值,负值通常由输入格式错误或标签越界导致。 - 解决方法:确保输入为原始 logits,检查标签范围,必要时限制数值范围。 ---
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