【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:

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。

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