Pytorch交叉熵损失函数torch.nn.functional as F

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loss = F.cross_entropy(outputs, labels)
【学习】torch.nn.CrossEntropyLoss交叉熵损失函数
qq_46110320的博客
03-06 1102
取单个样本举例， 假设x = [ 0 , 1 , 0 ] , 模型预测样本x ^的概率为[ 0.1 , 0.5 , 0.4 ]。会自动进行one-hot编码。这是因为在target中只会有一个类别为真，最终得到loss也只是会和真的这个类别相乘，故自动编码很容易。的input是没有归一化的每个类的得分，而不是softmax之后的分布。交叉熵损失，是分类任务中最常用的一个损失函数。中的标签target使用的是类别的序号，而不是one-hot形式。在torch中，输入的target只需要是类别序号即可，
torch教程——训练第一个神经网络
weixin_42708161的博客
01-10 1354
深度学习的3个主要步骤如下： 定义一个函数集F。 定义一个评价函数：其输入是F中的某个函数f（实际上是决定了函数表达式的参数），输出是f的好坏。 从F中找到一个最好的函数。 神经网络其实就是一个函数集，我们通过定义神经网络的结构，决定了函数的一般形式。神经网络的参数则决定了 函数的表达式，这些参数是计算机根据一定的规则学习的。 定义函数集 在上一节中，我们已经定义了一个简易的神经网络，其代码如下： #神经网络 import torch import torch.nn as nn import torch
PyTorch `nn.functional` 模块详解：探索神经网络的魔法工具箱
DeepViewInsight的博客
09-15 3753
欢迎来到这篇关于PyTorch 模块的博客！如果你正在学习深度学习或者对于如何更好地构建神经网络感到好奇，那么你来对地方了。本文将深入探讨 模块的作用、常用的函数以及如何在PyTorch中使用它们来构建和定制神经网络。 是PyTorch中一个重要的模块，它包含了许多用于构建神经网络的函数。与 不同， 中的函数不具有可学习的参数。这些函数通常用于执行各种非线性操作、损失函数、激活函数等。这个模块的主要优势是它的计算效率和灵活性，因为它允许你以函数的方式直接调用这些操作，而不需要创建额外的层。在接下来的部分中
torch.nn.functional as F smooth_l1_loss
萝卜的博客
12-07 7903
  import torch.nn.functional as F 1. output = model(imgL,imgR) output = torch.squeeze(output,1) loss = F.smooth_l1_loss(output[mask], disp_true[mask], size_average=True) loss.backward() 2. outp...
【笔记】torch.nn.functional as F F.mse_loss()：参数reduction、size_average、reduce
nyist_yangguang的博客
07-29 2万+
eg1： eg2：
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)
qq_46396470的博客
08-28 976
是 PyTorch 中用于对张量进行上采样或下采样的函数。它支持多种插值方法，例如双线性插值、最近邻插值等，广泛用于图像处理、特征图缩放等场景。
Pytorch中torch.nn.functional模块介绍
最新发布
weixin_70673823的博客
04-01 844
Pytorch中torch.nn.functional模块介绍以及简单示例。
【深度学习|Pytorch框架学习之torch.nn.functional库1】torch.nn.functional库提供不具有可学习参数的函数接口，例如激活函数、卷积操作、归一化、池化
985小水博的摸鱼日常
12-05 1353
【深度学习|Pytorch框架学习之torch.nn.functional库1】torch.nn.functional库提供不具有可学习参数的函数接口，例如激活函数、卷积操作、归一化、池化
【Pytorch】torch.nn.functional模块中的非线性激活函数
weixin_62403234的博客
11-18 696
公式：leaky_relu(x) = x if x > 0 else alpha * x。公式：近似为：gelu(x) ≈ x * sigmoid(1.702 * x)公式：normalize(x) = x / max(||x||, eps)特点：小于阈值的数被置为设定值，大于等于阈值的数保持不变。公式：silu(x) = x * sigmoid(x)特点：修改原张量而不是生成新的张量，节省内存。公式：relu(x) = max(0, x)输出范围：(0, 1)，且所有输出的和为1。
【深度学习|Pytorch框架学习之torch.nn.functional库2】torch.nn.functional库提供不具有可学习参数的函数接口，例如激活函数、卷积操作、归一化、池化
985小水博的摸鱼日常
12-05 905
【深度学习|Pytorch框架学习之torch.nn.functional库2】torch.nn.functional库提供不具有可学习参数的函数接口，例如激活函数、卷积操作、归一化、池化
Pytorch中torch.nn的损失函数
12-21
目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True) 三、torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, size_average=True) 四、总结 前言 最近使用Pytorch做多标签分类任务，遇到了一些损失函数的问题，因为经常会忘记（好记性不如烂笔头囧rz），都是现学现用，所以自己写了一些代码探究一下，并在此记录，如果以后还遇到其他损失函数，继续在此补充。 如果有兴趣，我建
【Pytorch基础】torch.nn.CrossEntropyLoss损失函数介绍
热门推荐
sxl的博客
05-10 2万+
目录1 交叉熵的定义2 交叉熵的数学原理3 Pytorch交叉熵实现3.1 举个栗子3.2 Pytorch实现3.3 F.cross_entropy参考文献 1 交叉熵的定义   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，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果。也就是说用它来衡量网络的输出与标签的差异
【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠的博客
03-14 1548
torch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。内部包含softmax+log+nll_loss，无需手动计算softmax。适用于多分类问题（input为logits，target为类别索引）。可以使用weight处理类别不均衡，使用ignore_index处理padding。在PyTorch分类任务中，推荐使用F.cros
Pytorch常用的函数(十)交叉熵损失函数nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits()、nn.CrossEntropyLoss()详解
qq_44665283的博客
05-13 4057
Pytorch常用的函数(九)交叉熵损失函数nn.BCELoss()、nn.BCELossWithLogits()、nn.CrossEntropyLoss()详解
交叉熵函数
weixin_42924890的博客
01-21 3268
交叉熵损失函数的定义和计算公式。torch中交叉熵损失函数的用法和公式理解。自己实现代码熟悉交叉熵函数计算的过程。
交叉熵损失函数----CrossEntropyLoss（）详解
weixin_52680123的博客
07-27 1491
pytorch中torch.nn.CrossEntropyLoss详解，从二维至多维输入数据形状变化。
CodingTips-torch.nn.functional.cross_entropy(x, y)
CuriousLiu的博客
11-23 1094
CodingTips-torch.nn.functional.cross_entropy(x, y) ——pytorch中提供的交叉熵损失函数 目录 Reference： 交叉熵损失函数与softmax，nll_loss之间的关系 补充内容：进化版交叉熵损失函数——Guided Complement Entropy Reference： https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/88087206 https://www.cnblogs.
PyTorch基础：神经网络工具箱torch.nn(损失函数)
weixin_42782833的博客
06-23 930
在深度学习中，损失函数反应模型最后预测结果与实际真值之间的差异，可以用来分析训练过程的好坏、模型是否收敛等，例如均方误差、交叉熵损失等。在PyTorch中，损失函数可以看做是网络的某一层而放到模型定义中，但在实际使用时更偏向于作为功能函数放到前向传播过程中 PyTorch在torch.nn即torch.nn.functional中都提供了各种损失函数，通常来讲，由于损失函数不含有可学习的参数，因此这两者在功能上基本没有区别 >>> #在perception.py终端环境继续运行，来进一步求
torch.nn.functional函数的应用
deep learning
09-24 766
dim 必须为1， 这样才能满足softmax每一行相加为一。 import torch.nn.functional as F # 4 samples, 2 output classes logits = torch.randn(4, 2) print(F.softmax(logits, dim=1)) tensor([[0.7018, 0.2982], [0.9550, 0.0450], [0.4557, 0.5443], [0.8057, 0.1943]]) for item in F.softmax
pytorch1.12.1 中有torch.nn.functional包吗
06-13
PyTorch 1.12.1 版本中也有`torch.nn.functional`包，可以使用它来调用各种神经网络函数。你可以在代码中这样导入它： ```python import torch.nn.functional as F ``` 然后，你就可以使用`F`作为前缀来调用`torch.nn.functional`包中的函数，例如： ```python x = torch.randn(2, 3) y = F.relu(x) ```
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