BCEwithlogitsloss = BCELoss + Sigmoid 1 举个例子 导入必要库,设置预测数值和模型真实类别(二分类问题) import torch pred = torch.tensor...3 BCEWithLogitsLoss 直接来看这个结果就行了: import torch pred = torch.FloatTensor([[-0.2],[0.2],[0.8]]) target =...torch.FloatTensor([[0],[0],[1]]) sigmoid = torch.nn.Sigmoid() loss = torch.nn.BCEWithLogitsLoss() print...('BCEWithLogitsLoss:',loss(pred,target)) 一样,所以就相差一个Sigmoid罢了。
be cast to the desired output type Long RuntimeError:结果类型 Float 无法转换为所需的输出类型 Long loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss...(pos_weight=torch.tensor([class_weights])) 问题解决 BCEWithLogitsLoss 要求它的目标是一个float 张量,而不是long。...将上述代码修改如下: loss_fn = torch.nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([class_weights], dtype=torch.float32
Entropy Loss Pytorch 提供的交叉熵相关的函数有: torch.nn.CrossEntropyLoss torch.nn.KLDivLoss torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss...BCEWithLogitsLoss class torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=True, reduce=True) image.png
在yolov3代码中obj loss可以通过arc来指定,有两种模式: 如果采用default模式,使用BCEWithLogitsLoss,将obj loss和cls loss分开计算: BCEobj...= nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=ft([h['obj_pw']]), reduction=red) if'default'in arc: # separate obj..., 计算对象是所有的cls loss: BCE = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction=red) elif'BCE'in arc: # unified BCE (80 classes...']]), reduction=red) #BCEWithLogitsLoss = sigmoid + BCELoss BCE = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction...torch.nn.BCEWithLogitsLoss的相当于Sigmoid+BCELoss, 即input会经过Sigmoid激活函数,将input变为概率分布的形式。
8、BCEWithLogitsLoss 与 MultilabelSoftMarginLossBCEWithLogitsLoss :?...False)multi_criterion = nn.MultiLabelSoftMarginLoss(weight=None, reduce=False) bce_criterion_class = nn.BCEWithLogitsLoss...bce_loss',bce_loss)print('bce loss mean', torch.mean(bce_loss, dim = 1))print('multi_loss', multi_loss)9、比较BCEWithLogitsLoss...和TensorFlow的 sigmoid_cross_entropy_with_logits;softmax_cross_entropy_with_logitspytorch BCEwithLogitsLoss...from torch import nnfrom torch.autograd import Variablebce_criterion = nn.BCEWithLogitsLoss(weight =
test:", avg_acc) 最后定义一下loss和optimizer optimizer = optim.Adam(rnn.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.BCEWithLogitsLoss...().to(device) rnn.to(device) 其中BCEWithLogitsLoss()主要用于二分类问题。...区别在于BCEWithLogitsLoss将Sigmoid层和BCELoss合并在了一起。如果还是觉得不理解,可以看下这篇博客 ipynb版本代码 py版本代码
必须是一个长度为 “nbatch” 的 的 Tensor 6 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中....该版比用一个简单的 Sigmoid 层和 BCELoss 在数值上更稳定, 因为把这两个操作合并为一个层之后, 可以利用 log-sum-exp 的 技巧来实现数值稳定. torch.nn.BCEWithLogitsLoss
必须是一个长度为 “nbatch” 的 的 Tensor 6 BCEWithLogitsLoss BCEWithLogitsLoss损失函数把 Sigmoid 层集成到了 BCELoss 类中....torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean', pos_weight=None) 参数: weight (Tensor, optional
里一共有 18 个损失函数,常用的有 6 个,分别是: 回归损失函数: torch.nn.L1Loss torch.nn.MSELoss 分类损失函数: torch.nn.BCELoss torch.nn.BCEWithLogitsLoss...torch.nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, reduction='mean', pos_weight=None) 等价于 F.sigmoid + torch.nn.BCELoss...3.3 总结 F.sigmoid (激活函数)+ nn.BCELoss (损失函数)= torch.nn.BCEWithLogitsLoss(损失函数) nn.LogSoftmax (激活函数)+ nn.NLLLoss
__init__() self.loss_fcn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none') # must be nn.BCEWithLogitsLoss...focal_loss.py """ # Wraps focal loss around existing loss_fcn(), i.e. criteria = FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss...__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() 定义为多分类交叉熵损失函数...__init__() self.loss_fcn = loss_fcn # must be nn.BCEWithLogitsLoss() self.gamma = gamma...(pos_weight=flow.tensor([h["cls_pw"]], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight
`torch.nn.BCEWithLogitsLoss()`[24] - 这与上面相同,只是它有一个内置的 sigmoid 层 ( nn.Sigmoid )。 应该使用哪一个?...`torch.nn.BCEWithLogitsLoss()` 的文档[25]指出,它比在 nn.Sigmoid 层之后使用 torch.nn.BCELoss() 更稳定。...所以一般来说,torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 是更好的选择。 让我们创建一个损失函数和一个优化器。...计算损失和准确度 loss = loss_fn(y_logits, # 使用前文定义的nn.BCEWithLogitsLoss二元交叉熵损失 y_train...(): https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BCEWithLogitsLoss.html [25] torch.nn.BCEWithLogitsLoss
针对本节情感分类问题的特性,即预测Positive或Negative的二分类问题,我们选择nn.BCEWithLogitsLoss(二分类交叉熵损失函数)。
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