公式
首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程,交叉熵的函数是这样的:
测试代码(多维)
import torch import torch.nn as nn import math criterion = nn.CrossEntropyLoss() output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5) loss = criterion(output, label) print("网络输出为3个5类:") print(output) print("要计算loss的类别:") print(label) print("计算loss的结果:") print(loss) first = [0, 0, 0] for i in range(3): first[i] = -output[i][label[i]] second = [0, 0, 0] for i in range(3): for j in range(5): second[i] += math.exp(output[i][j]) res = 0 for i in range(3): res += (first[i] + math.log(second[i])) print("自己的计算结果:") print(res/3)
CrossEntropyLoss带权重的计算公式为(默认weight=None):
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