Pytorch-nn.CrossEntropyLoss

最新推荐文章于 2025-07-02 16:44:16 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36323559/article/details/88018796
本文介绍了PyTorch中nn.CrossEntropyLoss的用法，强调了输入参数的形状差异，即概率分布与类别位置下标的不同。通过示例解释了如何创建张量，并提到了张量的初始化方法，包括生成随机整数和随机正数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
这个交叉熵损失函数输入的两个参数的shape并不是相同的，一个是各个类别分别的概率（类似于独热码），另一个是位置下标的阿拉伯数字
另外：
例如：

        >>> loss = nn.CrossEntropyLoss()
        >>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
        >>> target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
        >>> output = loss(
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PyTorch之torch.nn.CrossEntropyLoss()
qq_34600424的博客
01-18 2390
简介 信息熵： 按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度 交叉熵： 使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度 多分类任务中的交叉熵损失函数 代码 1）导入包 import torch import torch.nn as nn 2）准备数据 在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个mN的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个33的Tensor，举个例子： x_input=torch.randn(3..
细数nn.BCELoss与nn.CrossEntropyLoss的区别
12-20
`nn.BCELoss` 和 `nn.CrossEntropyLoss` 都是PyTorch库中常见的损失函数，它们主要用于分类问题，但各自有着不同的应用场景和计算方式。这篇文章将详细探讨这两者之间的差异。 首先，`nn.BCELoss`，即二元交叉熵...
PyTorch损失函数 torch.nn.CrossEntropyLoss()
qq_29631521的博客
03-14 2070
交叉熵损失函数，主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。 一般的交叉熵损失函数的公式为： 其中，p为标签值，q为预测值。 torch.nn.CrossEntropyLoss()所用的计算公式是另一个计算公式： PyTorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()计算时，主要分为三个步骤： 1> 对预测变量按行进行softmax操作 2> 对上...
CrossEntropyLoss（交叉熵损失）​、NLLLoss（负对数似然损失）与LogSoftmax深度解析以及三者之间的联系
最新发布
weixin_67868534的博客
07-02 2087
本文深度解析PyTorch中的三个重要损失函数组件：nn.CrossEntropyLoss、nn.NLLLoss和nn.LogSoftmax。通过数学原理和代码验证表明，CrossEntropyLoss实质上是LogSoftmax与NLLLoss的组合，两者计算结果严格等价。文章详细对比了三者的输入要求、功能特点及适用场景：LogSoftmax用于生成对数概率，NLLLoss计算负对数似然损失，而CrossEntropyLoss作为更优选择，能直接处理原始logits，具有计算高效、数值稳定等优势。同时介绍
Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数
潘多拉星系的专栏
10-18 3962
文章目录一、交叉熵公式推导二、 Pytorch 中交叉熵CrossEntropyLoss()参考资料 一、交叉熵公式推导   分类问题中，交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数，原来就只是会用，但一直搞不懂他是怎么来的？为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值？现在把这个概念好好学习一下。   首先说起交叉熵，脑子里就会出现这个东西： L=−[y∗logy^+(1−y^)log(1...
torch.nn.CrossEntropyLoss
一个学术five的blog
11-09 1824
torch.nn.CrossEntropyLoss
pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解
09-18
在PyTorch中，`nn.CrossEntropyLoss()` 是一个常用的操作，用于计算神经网络分类任务的损失。这个损失函数结合了对数 softmax 函数和负对数似然损失（negative log likelihood loss），常用于多分类问题。以下是 `nn...
nn.CrossEntropyLoss()
01-20
`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。 首先，理解多分类问题...
Pytorch损失函数torch.nn.CrossEntropy()详解
hufuzhi1146231094的博客
04-04 1766
nn.CrossEntropy 原先我理解的交叉熵loss的计算步骤分为两步： 对网络输出做softmax得到y’； 使用公式loss = -y*lny'计算最终loss。 我以为pytorch中的nn.CrossEntropy()对应第二步中的loss = -y*lny'。其实不是，nn.CrossEntropy()内部把1和2两步都做了，所以我们使用nn.CrossEntropy()的时候不需要对网络输出做softmax。 下面是闲扯 为了更好理解，我们把计算交叉熵loss的步骤分成3步（和上面的
pytorch多分类问题 CrossEntropyLoss()函数的输入size/shape不一致问题
xiaopan
07-09 1915
这是因为在CrossEntropyLoss()函数的内部，会将传入的target转化为独热编码的格式，这样就会使target的size从[batch_size] =》 [batch_size, class_num]了。故究其原因，就是CrossEntropyLoss()函数的内部会将target转化为独热编码，所以输入的时候直接将[batch_size] 的target(存放的是batch_size个对应类别标签) 输入进去即可。output应该和target的size是一一对应，才可以实现损失值的计算。
【pytorch】nn.CrossEntropyLoss & nn.BCELoss & nn.BCEWithLogitsLoss
weixin_43736572的博客
03-26 1789
交叉熵loss
nn.CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数
Home to come
05-08 748
交叉熵公式 在pytorch中 细究其中CrossEntropyLoss是由softmax+log+NLLLoss组成 那百度一下NLLLoss是什么？ from torch import nn import torch # nllloss首先需要初始化 nllloss = nn.NLLLoss() # 可选参数中有 reduction='mean', 'sum', 默认mean predict = torch.Tensor([[2, 3, 1], [3,
损失函数——交叉熵损失（Cross-entropy loss）
weixin_50752408的博客
03-15 2万+
对于每个类别i，yi​表示真实标签x属于第i个类别的概率，y^​i​表示模型预测x属于第i个类别的概率。对于每个输入数据x，我们定义一个C维的向量y^​，其中y^​i​表示x属于第i个类别的概率。假设真实标签y是一个C维的向量，其中只有一个元素为1，其余元素为0，表示x属于第k个类别。该函数将输入数据视为模型输出的概率分布，将目标标签视为类别索引，并计算这些概率与实际标签之间的交叉熵损失。其中，xi​表示真实标签的第i个元素，y​i​表示模型预测x属于第i个类别的概率。清空梯度，计算模型输出和损失，使用。
神经网络——nn.CrossEntropyLoss的使用及反向传播
m0_51816252的博客
06-04 2938
Loss Functions有两个作用：1.可以计算我们实际输出和目标之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播），这篇文章我们就通过搭建一个神经网络，使用nn.CrossEntropyLoss来学习一下这两个作用。......
交叉熵损失函数----CrossEntropyLoss（）详解
weixin_52680123的博客
07-27 1417
pytorch中torch.nn.CrossEntropyLoss详解，从二维至多维输入数据形状变化。
计算分割模型交叉熵损失时，输入的预测结果和标签tensor的形状不一样问题
X922199的博客
12-08 651
nn.CrossEntropyLoss()里，交叉熵函数会自动处理。但是dice loss在pytorch库里没有
torch.nn.CrossEntropyLoss 中参数设置
zl_gao的搬砖记录
01-25 2070
背景知识：给定一个batch的预测分数(softmax归一化后)ppred∈RB×Cppred​∈RB×C，与其真值标签(one-hot)pgt∈RB×Cpgt​∈RB×C. 其中，BBB为batchsize,CCC为类别总数。那么，其中样本bbblossbpgtb∑ci1Clogpgtbcippredbcilossb​pgt​bc。
【Pytorch】交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss() 详解
热门推荐
weixin_44211968的博客
04-01 3万+
文章目录一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss()二、什么是交叉熵三、Pytorch 中的 CrossEntropyLoss() 函数参考链接 一、损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss() ，结合了 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 两个函数。 它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。 二、什么是交叉熵 交叉熵主要是用来判定 实际的输出与期望的输出的接近程度。 举个例子：在做分类训练的
聊聊关于分类和分割的损失函数：nn.CrossEntropyLoss()
Henry的博客
03-10 4596
解释分类和分割中，CrossEntropyLoss 交叉熵损失函数的作用
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