【PyTorch笔记 04】F.cross_entropy的使用

torch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于计算交叉熵损失的函数,非常适合用于多分类问题。这个函数结合了log_softmax操作和nll_loss(负对数似然损失)的计算,因此输入得分(即模型输出)不需要事先经过softmax处理。

下面是一个使用torch.nn.functional.cross_entropy的示例,展示了如何在一个简单的神经网络模型中应用它来计算损失:

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 假设我们有一个简单的模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, num_classes):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_size, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = SimpleModel(input_size=10, num_classes=3)

# 模拟一批输入数据和标签
inputs = torch.randn(5, 10)  # 假设批大小为5,输入特征大小为10
labels = torch.tensor([0, 2, 1, 0, 2])  # 真实标签

# 模型前向传播
outputs = model(inputs)

# 计算交叉熵损失
# outputs: torch.Size([5, 3])
# labels: torch.Size([5]), 注意这个参数必须为long型的
loss = F.cross_entropy(outputs, labels)

print("Loss:", loss.item())

在这个示例中:

  • SimpleModel是一个简单的线性模型,其输出大小等于类别数。
  • 我们创建了一批输入inputs和对应的标签labels
  • 模型的输出outputs是直接传递给F.cross_entropy的,不需要额外的softmax层,因为cross_entropy内部已经处理了这部分。
  • labels应该是每个样本的类别索引形式,而不是one-hot编码。
  • F.cross_entropy计算了从模型输出到真实标签的交叉熵损失。

这种方式使得实现多分类问题的模型训练变得简单而直接。

相关推荐
黑叶白树6 分钟前
简单的签到程序 python笔记
笔记·python
北京搜维尔科技有限公司7 分钟前
搜维尔科技:【应用】Xsens在荷兰车辆管理局人体工程学评估中的应用
人工智能·安全
说私域10 分钟前
基于开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序的视频号交易小程序优化研究
人工智能·小程序·零售
YRr YRr10 分钟前
深度学习:Transformer Decoder详解
人工智能·深度学习·transformer
知来者逆15 分钟前
研究大语言模型在心理保健智能顾问的有效性和挑战
人工智能·神经网络·机器学习·语言模型·自然语言处理
云起无垠24 分钟前
技术分享 | 大语言模型赋能软件测试:开启智能软件安全新时代
人工智能·安全·语言模型
老艾的AI世界37 分钟前
新一代AI换脸更自然,DeepLiveCam下载介绍(可直播)
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·ai换脸·视频换脸·直播换脸·图片换脸
幸运超级加倍~43 分钟前
软件设计师-上午题-15 计算机网络(5分)
笔记·计算机网络
翔云API1 小时前
PHP静默活体识别API接口应用场景与集成方案
人工智能
浊酒南街1 小时前
吴恩达深度学习笔记:卷积神经网络(Foundations of Convolutional Neural Networks)4.9-4.10
人工智能·深度学习·神经网络·cnn