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nn.CrossEntropyLoss()使用是label参数的注意点
遇到个离谱的事情，自定义数据集跑cross entropy loss的时候， loss1 = w_loss.loss(log_ps1, source_batch_labels) loss1.backward() backward()这里总是报错，搞了半天最后发现是数据集设定的时候，给labels是int32，但是实际上得设置成int64 # toy_source数据类型转化 source_实测：nn.CrossEntropyLoss()多维输出
pytorch版本：1.10.0 问题描述： 我有长度为14万的频域序列数据若干，要对每条序列进行异常检测。我将每个长序列划分为多个短序列，每个短序列长度为1000，即140000 = 140×1000，Model输出是140个值，即将序列检测问题转换为时间序列分类问题。 因此，我的模型输出（输入给loss函数）为16×140×2，pytorch 11 mae、mse、BCELoss、BCEWithLogitsLoss和CrossEntropyLoss等loss的使用
在深度学习任务中，根据loss的设计可以简单的分为线性回归、逻辑回归和softmax回归。 一、线性回归loss 其中线性回归是指拟合一个线性函数，通常用mse、mae来评价模型的拟合效果，此外mse、mae还可以作为loss训练模型。需要格外注意的是loss值的大小毫无意义，只有梯度值才是决定模型学Pytorch CrossEntropyLoss 用例
交叉熵计算损失 import torch loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss() v1 = torch.tensor([[0.1, 0.7, 0.2]]) v2 = torch.tensor([[0.2, 0.3, 0.5]]) v3 = torch.tensor([[0.8, 0.1, 0.1]]) t1 = torch.tensor([0], dtype=torch.long) t3 = torch.tensor([2], dtype=torch.lnn.CrossEntropyLoss()->nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits
问题描述： 在pytorch中，利用nn.CrossEntropyLoss()求取的loss值是一个tensor标量，但是利用mindspore中nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()求取的loss值是一个矢量（因为batct_size是32，所以求得的loss也是一个32*1的矢量） 原因： 在pytorch中，nn.CrossEntropyLoss()的参数默认值reduction='使用交叉熵（CrossEntropyLoss）做多分类问题最后一层是否使用softmax
最近在一个自己的数据集上做多分类问题，使用的是CrossEntropyLoss作为loss，但是训练效果一直不好。就疯狂找问题，快二十天了，未果。昨天在github上找了一段代码，移植之后。训练居然有效果，在看它的模型时，发现最后一层没有加softmax，手痒就加上去了，网络又没有了学习能力。于是怀疑是Pytorch里的CrossEntropyLoss详解
在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss, log_softmax, softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F）。二者函数的区别可参见 知乎:torch.nn和funtBCELoss、crossentropyLoss、NLLLoss的使用（pytorch）
文章目录 BCELoss参考文档理解demo应用 crossentropyLoss、NLLLoss参考文档crossEntropyLossNLLLoss BCELoss 用于二分类问题，计算loss值，与sigmoid函数一起使用（就是逻辑回归的那个公式，线性外面套一个sigmoid函数） 参考文档 pytorch-BCELoss 理解 看它的参数说明大概能知RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous
在使用nn.CrossEntropyLoss()损失函数时，报了错误： RuntimeError: bool value of Tensor with more than one value is ambiguous 解决问题： 源代码是： loss = nn.CrossEntropyLoss(pred, target) 改正之后是： loss = nn.CrossEntropyLoss() val = loss(pred, target) nn.CrossEntrotorch.nn.CrossEntropyLoss()用法
CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight: Optional[torch.Tensor] = None, size_average=None, ignore_index: int = -100, reduce=None, reduction: str = 'mean') 这个评价损失将 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 结合在一个类中。 在训练带有C类的分类问题时很有用。Pytorch中CrossEntropyLoss计算的是样本损失均值
假设一个三分类任务，单个batch的inputs为[5, 3, 25, 25]，数据为5张25*25的三通道RGB图片，其标签为[1, 0, 0, 2, 1]。那么nn.CrossEntropyLoss计算的是model输出结果中多个样本的loss均值。因此在计算epoch的loss时，要用loss_epoch除以batch个数而不是样本总数。 相比较而言，acc则Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
1、交叉熵：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 2、CrossEntropyLoss()损失函数结合了nn.LogSoftmax()和nn.NLLLoss()两个函数。它在做分类（具体几类）训练的时候是非常有用的。 3、softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss
[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源：https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久… NLLLoss 在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个mN的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的