pytorch常用函数：torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits

最新推荐文章于 2025-02-18 15:30:11 发布
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本文详细介绍了PyTorch中的`torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits`函数，包括其参数如input、target、weight、reduction等的用法。示例展示了如何计算二元交叉熵损失，并通过backward()进行反向传播。

torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits

在这里插入图片描述

它的参数有：
input, target,weight,size_average,reduce,reduction,pos_weight,下面分别说一下每个参数的用法

input

input–任意形状的张量目标–与输入形状相同的张量

target

target:与输入形状相同的张量

weight

weight（Tensor，可选）–手动调整比例的权重（如果重复进行以匹配输入张量形状）

size_average

size_average（bool，可选）–已弃用（请参阅reduction）。默认情况下，损失是批次中每个损失元素的平均数。请注意，对于某些损失，每个样本有多个元素。如果该字段size_average 设置为False，则每个小批量的损失总和。当reduce为时被忽略False。默认：True

reduce

reduce（bool，可选）–不推荐使用（请参阅reduction）。默认情况下，根据，对每个小批量的损失进行平均或求和size_average。当reduce为is时False，则返回每批元素的损失，然后忽略size_average。默认：True

reduction

reductio

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