pytorch方法测试——损失函数（BCELoss）

最新推荐文章于 2024-10-24 09:27:45 发布

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本文介绍了如何在PyTorch中使用BCELoss进行损失计算，包括基本用法和带权重的测试。通过示例代码展示了reduce参数对平均损失的影响，并给出了BCELoss的计算公式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

测试代码：

import torch
import torch.nn as nn
import math

m = nn.Sigmoid()

loss = nn.BCELoss(size_average=False, reduce=False)
input = torch.randn(3, requires_grad=True)
target = torch.empty(3).random_(2)
lossinput = m(input)
output = loss(lossinput, target)

print("输入值:")
print(lossinput)
print("输出的目标值:")
print(target)
print("计算loss的结果:")
print(output)
print("自己计算的第一个loss：")
print(-(target[0]*math.log(lossinput[0])+(1-target[0])*math.log(1-lossinput[0])))