交叉熵损失函数reduction=‘none‘会导致程序报错

最新推荐文章于 2025-05-25 11:23:47 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-25 11:23:47 发布 · 313 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #深度学习 #机器学习

在使用nn.CrossEntropyLoss时，设置reduction=none会导致图像无法绘制，即使尝试设置为sum也无效。然而，将reduction参数改为mean后，代码可以正常运行。这表明在处理损失函数时，平均化操作对于避免绘图错误是必要的。 
# 损失函数 交叉熵
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')

使用上述代码时，图像无法绘制(值设为sum也不可以)，将值改为mean之后可以正常跑通

# 损失函数 交叉熵
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')
CrossEntropyLoss
weixin_50993868的博客
03-06 153
用于计算多分类交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），但 不会对批次内的样本进行平均或求和，而是 逐个样本计算损失，返回一个与输入大小匹配的张量。假设有 3 个样本，每个样本的预测类别有 4 种可能（共 4 类）。 2️⃣ 计算过程 首先， 内部会对 logits 先做 softmax，然后取真实类别的概率，计算负对数概率：Softmax 计算（先归一化）计算出每个类别的概率： 取真实类别的概率计算交叉熵 计算结果： 🔹 vs 返回 每个样本的损失 返回 所有样本损失的
Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十二章：keras中的损失函数之BinaryCrossentropy详解
weixin_43178406的博客
05-30 1万+
本文主要介绍了Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十二章：keras中的损失函数之BinaryCrossentropy详解，希望能对学习TensorFlow 2的同学有所帮助。 文章目录 1. BinaryCrossentropy实例化参数 2. BinaryCrossentropy调用实例化对象时输入的参数 3. 详解smaple_weight&reduction 3.1 sample_weight=None, axis=-1, reduction="none" 3.2 ...
动手学深度学习--4.多层感知机
weixin_43845922的博客
10-20 2093
动手学深度学习
Pytorch常见报错、踩坑点总结（持续更新）
weixin_45719141的博客
07-30 1万+
在利用PyTorch进行深度学习的路上踩坑点实在是太多了，因此打算总结一些，以便日后查阅使用。 一、transforms.ToTensor() 在运行下面一段程序的时候，发现报错提醒： D:\Anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py:498: UserWarning: The given NumPy array is not writeable, and PyTorch does not support non-w
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction=‘none‘)
hlllllllhhhhh的博客
03-06 3791
reduction 参数用于控制输出损失的形式。
[pytorch] 使用CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数报错：Target 2 is out of bounds.
a1651950431的博客
03-13 2312
[pytorch] 使用CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数报错：Target 2 is out of bounds.
pytorch的CrossEntropyLoss交叉熵损失函数默认reduction是平均值
一个人的世界
08-04 2053
pytorch的交叉熵函数中reduction默认使用的求平均
损失函数-负对数似然和交叉熵(Pytorch中的应用)
tcn760的博客
04-01 1万+
文章目录1、负对数似然损失函数1.1、似然1.2、似然函数1.3、极大似然估计1.4、对数似然1.5、负对数似然1.6、pytorch中的应用2、交叉熵损失函数2.1、信息量2.2、信息熵2.3、相对熵(KL散度)2.4、交叉熵2.5、pytorch中的应用3、使用总结 1、负对数似然损失函数 1.1、似然 在解释负对数似然之前，首先要了解什么是似然。似然(likelihood)和概率(probability)有着一定的区别和联系。似然和概率是针对不同内容的估计和近似。概率表达了给定参数θ\thetaθ下样
【MindSpore】【MTCNN多标签模型训练】训练时损失函数部分报错
xi_xiyu的博客
10-31 597
【操作步骤&问题现象】 1、数据集已经生成完毕，迭代的时候可输出正确的数据集信息，没有问题。2、由于输出包括是否含人脸、人脸回归框、人脸关键点等多项结果，故自定义损失函数、自定义含前向网络和损失函数的网络、自定义训练网络。GRAPH_MODE模式可以设置context.set_context(save_graphs=True)可以保存MindSpore IR，方便查看算子间的调用关系，也可以查看算子的输入输出shape等信息。时出错的，第二个输入shape为空，即label的shape的为空。
pytorch学习笔记十一：损失函数
Dear_learner的博客
02-28 2120
一、损失函数是什么 损失函数：衡量模型输出与真实标签之间的差异。与损失函数有关的还有代价函数和目标函数。 损失函数（Loss Function）：计算一个样本的差异，Loss=f(y^,y)Loss=f\left ( \hat{y},y \right )Loss=f(y^​,y) 代价函数（Cost Function）：计算整个训练集loss的一个平均值，cost=1N∑iNf(y^,y)cos t= \frac{1}{N}\sum_{i}^{N}f\left ( \hat{y},y \right )co
keras.losses中 reduction=‘none‘的用法
muyuu的博客
02-28 2399
以循环神经网络为例，pred的形状是 (batch_size, num_steps, vocab_size)，label的形状是 (batch_size, num_steps）。计算预测值与真实值的损失：tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True, reduction='none')(label, pred) reduction key的可选值 ‘none’：每个step位置的损失都单独保留。返回值的形状为：(batch_s
PyTorch 中 损失函数参数reduction=‘none‘ 的使用场景与示例
m0_60610428的博客
05-25 713
本文介绍了PyTorch中损失函数的reduction='none'参数的应用场景。当设置为'none'时，可以获取每个样本的单独损失值，适用于样本加权损失、样本难度分析和复杂任务设计等场景。通过示例代码，展示了如何对样本损失加权、分析难样本以及处理类别不平衡。需要注意的是，最终仍需将损失聚合成标量才能进行反向传播。合理使用reduction='none'可以更灵活地控制训练过程，实现样本级别的精细调控。
记录使用mmseg时在计算交叉熵损失遇到的RuntimeError问题与解决方案
qq_43383973的博客
10-14 3445
一个由于非常基础的问题导致的bug
损失函数（交叉熵误差）
weixin_45590490的博客
04-30 2573
损失函数 神经网络以某个指标为线索寻找最优权重参数。神经网络的学习中所用的指标称为损失函数 （loss function）。这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。 交叉熵误差 除了均方误差之外，交叉熵误差 （cross entropy error）也经常被用作损失函数。交叉熵误差如下式所示。 这里，log 表示以e为底数的自然对数（loge ）。yk是神经网络的输出，tk 是正确解标签。并且，tk 中只有正确解标签的索引为 1，其他均为 0（one-hot 表示）。因此，式（4.2
Pytorch交叉熵损失函数CrossEntropyLoss报错解决办法
vivi_cin的博客
03-26 856
交叉熵损失
成功解决：计算交叉熵lossFunction报错“1D target tensor expected, multi-target not supported”的解决办法
jerry zhang的sally wu
01-04 1877
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43429591/article/details/107047895
交叉熵损失函数
weixin_30325071的博客
04-28 159
交叉熵损失函数 熵的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望 既然熵的本质是香浓信息量\(\log(\frac{1}{p})\)的期望，那么便有 \[ H(p)=E[p_i\times\log(\frac{1}{p_i})]=\sum p_i\times\log\frac{1}{p_i} \] 一个时间结果的出现概率越低，对其编码的bit的长度就越长。熵的本质...
Pytorch学习笔记(5)——交叉熵报错RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported
LiQZ的博客
10-27 2万+
当我使用交叉熵做损失函数时，发生了报错： RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported 我查了相关资料，里面的说法基本都是： 输入labels维度应该为1维，且精度不能是Double，必须换成long； 对输入标签进行降维。 但是却没法解决我的问题，因为我的标签数据在处理好后，用以下代码处理过： torch.FloatTensor(labels) 而且我也打印过我的标签数据的维度： torch.Size([16
PyTorch nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数详解和要点提醒
热门推荐
Hoper-J的博客
06-22 2万+
PyTorch nn.CrossEntropyLoss() 交叉熵损失函数详解和要点提醒
报错：grad can be implicity created only for scalar outputs
最新发布
11-20
<think> 我们正在解决多分类代码中出现的错误：'grad can be implicitly created only for scalar outputs' 这个错误的意思是：在PyTorch中，只有对标量（scalar）输出，才能隐式地创建梯度（即自动求导）。如果输出是一个向量（或矩阵、张量），则不能直接调用backward()，需要提供一个与输出形状相同的权重张量（即梯度累加权重）或对输出进行标量化处理（如求和、平均等）。 根据引用[1][2][3][4][5]，我们可以总结出以下几种解决方案： 1. 将损失值转化为标量：通常我们计算损失时，如果损失函数返回的是每个样本的损失（非标量），我们需要将其聚合为标量（如取平均或求和）[^3]。 2. 如果是在自定义损失函数时出现此错误，确保损失函数返回的是标量。 3. 如果是在模型输出层直接调用backward()，那么需要提供一个与输出同形状的权重张量（如全1张量）作为backward的参数[^4]。 在分类任务中，我们通常使用损失函数（如交叉熵）来计算损失，而损失函数一般会返回一个标量（即一个batch的损失平均值或总和）。但是，如果我们在自定义损失函数时，没有对每个样本的损失进行聚合，那么损失函数返回的将是一个向量（每个样本一个损失值），此时调用backward()就会报错。 具体到多分类任务，我们可能遇到以下情况： 情况1：自定义损失函数返回了每个样本的损失（非标量） 情况2：在计算损失后，错误地使用了非标量损失进行反向传播 解决方案： 1. 检查损失函数的返回值是否为标量。在PyTorch中，标准的损失函数（如nn.CrossEntropyLoss）默认返回一个标量（即batch内所有样本损失的平均值）。如果我们自定义的损失函数返回的是每个样本的损失，那么我们需要对其进行聚合，例如： loss = loss_function(outputs, labels) # 假设返回的是每个样本的损失，形状为[batch_size] loss = loss.mean() # 或者 loss.sum() 将其转化为标量 loss.backward() 2. 如果是因为我们在计算多个损失时，将它们保存在一个列表或张量中，然后尝试对这个张量进行backward，也会出现这个错误。此时，我们应该将多个损失合并为一个标量（如加权和）再进行反向传播。 3. 如果确实需要保留每个样本的损失（非标量）并进行反向传播，那么我们需要按照引用[4]的方法，给backward()传递一个与输出同形状的权重张量（通常为全1张量）： # 假设loss是一个形状为[batch_size]的张量 loss.backward(torch.ones_like(loss)) 但是，在训练分类模型时，我们通常不需要对每个样本的损失单独求梯度，而是希望整个batch的损失对参数进行更新。因此，更常见的做法是将损失聚合为标量。 针对我们的多分类代码，假设我们使用的是自定义的Focal Loss（如之前提供的MultiClassFocalLoss），我们需要确保其返回的是标量。根据之前提供的MultiClassFocalLoss实现，我们已经通过reduction参数控制了返回标量（mean或sum）。但如果在实现时没有注意，可能会返回非标量。 因此，我们检查MultiClassFocalLoss的实现： 在forward函数中，我们计算了每个样本的损失（focal_loss），然后根据reduction参数进行平均或求和。如果没有设置reduction（即返回每个样本的损失），那么调用backward()就会报错。 所以，在训练代码中，我们这样使用： criterion = MultiClassFocalLoss(alpha=class_weights, gamma=2.0, reduction='mean') # 确保返回标量 如果我们在训练循环中这样写： outputs = model(images) # 假设输出形状为[batch_size, num_classes] loss = criterion(outputs, labels) # 如果criterion返回标量，则没问题 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 如果loss是标量，则正确；否则报错 optimizer.step() 因此，错误可能出现在损失函数没有正确返回标量。 另外，还有一种情况：我们在计算损失后，可能对损失进行了额外的操作，导致损失变成了非标量。例如： loss = criterion(outputs, labels) loss = loss.unsqueeze(0) # 这样loss就变成了一个形状为[1]的张量，但仍然是标量吗？注意：标量是0维，而[1]是1维。 # 实际上，PyTorch中，标量是0维张量，而形状为[1]的是1维张量（包含一个元素）。但是，在调用backward()时，PyTorch要求输入是标量（0维）或形状为[]的张量？实际上，PyTorch允许形状为[1]的张量，因为它是标量的另一种形式？但根据引用[1][2]的错误，说明不是标量就会报错。所以，我们需要确保loss是标量（即0维张量）或形状为[]？实际上，PyTorch的损失函数返回的是0维张量（标量）。 但是，根据引用[3]的示例，他们使用mean()将损失转化为标量（0维张量）。所以，如果我们的损失函数返回的是每个样本的损失（形状为[batch_size]），那么我们需要调用mean()或sum()。 总结步骤： 1. 检查损失函数的返回值是否为标量（可以通过打印loss.shape来检查，标量应该是torch.Size([])）。 2. 如果损失函数返回的是向量，则需要在损失函数内部或外部进行聚合（如取平均或求和）。 3. 如果是在计算多个损失，确保将多个损失合并为一个标量（例如：total_loss = loss1 + loss2，然后对total_loss进行backward）。 具体到我们的多分类代码，我们之前实现的MultiClassFocalLoss在reduction='mean'或'sum'时返回标量，但如果没有设置reduction（即使用None），则返回每个样本的损失。因此，我们在初始化时指定reduction='mean'即可。 修改后的训练循环示例： ```python # 初始化损失函数，指定reduction='mean' criterion = MultiClassFocalLoss(alpha=class_weights, gamma=2.0, reduction='mean') # 确保返回标量 # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): model.train() for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 前向传播 outputs = model(images) # 计算损失，此时loss是标量 loss = criterion(outputs, labels) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() # 因为loss是标量，所以不会报错 optimizer.step() ``` 如果问题仍然存在，那么可能是其他地方出现了非标量的损失。例如，我们在计算损失后，可能对损失进行了其他操作，导致损失变成了非标量。我们可以打印损失的值和形状来检查： loss = criterion(outputs, labels) print(loss, loss.shape) # 应该是标量，形状为torch.Size([]) 如果形状不是空，而是有维度（如[1]），我们可以使用loss = loss.squeeze()来去除多余的维度，或者直接使用loss.item()来获取标量值？但注意，loss.item()只能用于标量，且不能用于后续计算图。所以，我们只需要确保损失是0维张量即可。 如果损失函数内部没有问题，那么可能是我们在训练循环中错误地使用了损失。例如： losses = criterion(outputs, labels) # 假设criterion返回的是每个样本的损失（形状[batch_size]） # 然后我们直接对losses调用backward()，就会报错 因此，确保在训练循环中，我们使用的是聚合后的损失。 根据引用[4]的另一种解决方案（不常用）： # 如果损失是向量，我们可以提供权重向量进行反向传播，但通常我们不这样做 losses = criterion(outputs, labels) # 形状[batch_size] losses.backward(torch.ones_like(losses)) # 相当于对每个样本的损失求梯度然后累加，效果等同于losses.sum().backward() 但这样做的计算效率较低，且与求和再反向传播等价。所以，我们更推荐使用聚合方法。 最后，根据引用[5]，还有一种可能是损失值计算过程中出现了问题（如损失为None或包含NaN），导致损失不是有效的张量。因此，检查损失值是否有效。 综上所述，我们按照以下步骤解决： 步骤1：检查损失函数的实现，确保在reduction='mean'或'sum'时返回标量。 步骤2：在训练循环中，检查损失是否为标量（打印形状）。 步骤3：如果损失函数返回每个样本的损失，则在训练循环中手动聚合（如loss.mean()）后再反向传播。 步骤4：避免对损失进行额外的操作（如索引、切片）导致损失变成非标量。 下面我们修改之前的MultiClassFocalLoss，确保在reduction参数为None时返回向量，否则返回标量。然后在训练时确保使用reduction='mean'。 如果用户使用的是标准交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss），也要注意其reduction参数，默认是'mean'，但如果被设置为'none'，则返回向量。 因此，解决方案的核心：确保传递给loss.backward()的损失是一个标量。 </think>在多分类代码中出现 `grad can be implicitly created only for scalar outputs` 错误的原因是：**PyTorch只能对标量输出自动计算梯度**。当损失函数返回的是向量或矩阵而非单个标量值时，就会触发此报错。以下是具体解决方案： ### 解决方案 1：对损失进行聚合（推荐） **对损失值取平均或求和，将其转换为标量**： ```python # 原始错误代码 loss = criterion(outputs, labels) # 可能返回向量 loss.backward() # 报错！ # 修正后代码 loss = criterion(outputs, labels) # 假设返回 [batch_size] 向量 scalar_loss = loss.mean() # 或 loss.sum() scalar_loss.backward() # 正确执行 ``` ### 解决方案 2：为 backward() 提供梯度权重 **当需要保留每个样本的梯度时，使用 `backward(torch.ones_like(output))`**： ```python # 原始错误代码 output = model(inputs) # 输出形状 [batch_size, num_classes] output.backward() # 报错！ # 修正后代码 output = model(inputs) output.backward(torch.ones_like(output)) # 提供同形状权重张量 ``` ### 场景化解决方案 #### 1. 自定义损失函数场景 ```python class CustomLoss(nn.Module): def forward(self, pred, target): per_sample_loss = (pred - target)**2 # 每个样本的损失向量 return per_sample_loss.mean() # 必须返回标量！[^3] # 使用 criterion = CustomLoss() loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() # 正确 ``` #### 2. 多任务学习场景 ```python # 错误：多个损失直接相加 total_loss = loss1 + loss2 + loss3 # 各loss可能是向量 total_loss.backward() # 报错 # 正确：先转换为标量 total_loss = loss1.mean() + loss2.mean() + loss3.mean() total_loss.backward() ``` #### 3. 验证阶段特殊处理 ```python with torch.no_grad(): # 验证阶段无需梯度 outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) # 即使返回向量也不会报错 accuracy = (outputs.argmax(1) == labels).float().mean() ``` ### 根本原因分析 错误发生在反向传播阶段： ```mermaid graph LR A[模型输出 output] --> B[损失计算 loss] B --> C{loss 是标量？} C -->|是| D[loss.backward 成功] C -->|否| E[抛出 RuntimeError] ``` ### 调试技巧 1. **检查损失值形状**： ```python print(loss.shape) # 应为 torch.Size([]) ``` 2. **对比标准损失函数**： ```python ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels) print(f"自定义loss形状: {loss.shape}, CE loss形状: {ce_loss.shape}") ``` ### 何时使用哪种方案 | 场景 | 推荐方案 | 示例 | |-------|----------|------| | 标准分类任务 | 损失取平均 | `loss.mean().backward()` | | 需要样本级梯度 | 提供权重张量 | `output.backward(torch.ones_like(output))` | | 多损失组合 | 分别取平均后相加 | `(loss1.mean() + loss2.mean()).backward()` | > 此错误通常源于自定义损失函数未正确聚合结果或误将模型输出直接用于反向传播。遵循"所有反向传播的起点必须是标量"原则可避免此类问题[^1][^3][^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值