损失函数在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。具体实现过程：在一个批次（batch）前向传播完成后，得到预测值，然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值，反向传播去更新权值和偏置等参数，以降低差值，不断向真实值接近，最终得到效果良好的模型。常见的损失函数包括：MSE（均方差, 也可以叫L2Loss），Cross Entropy Loss（交叉熵），L1 Loss（L1平
转载
2023-07-06 22:23:27
123阅读
# PyTorch中的NLLLoss
PyTorch是一个流行的开源机器学习库，它提供了许多用于深度学习的工具和函数。在众多的损失函数中，NLLLoss（负对数似然损失）是一个非常重要的损失函数，它在处理分类问题时经常被使用。
## NLLLoss简介
NLLLoss是Negative Log Likelihood Loss的缩写，它是一种衡量模型预测概率分布与真实标签之间差异的损失函数。在
原创
2024-07-23 11:22:04
188阅读
# PyTorch NLLLoss的实现
## 1. 简介
在深度学习中，NLLLoss（Negative Log Likelihood Loss）是一个常用的损失函数，通常用于多分类任务。它衡量了模型预测值与真实标签之间的差异，越小表示模型预测越准确。
在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现NLLLoss，并讲解每一步需要做什么，以及给出相应的代码示例。
## 2. NLLLoss
原创
2023-09-24 17:17:43
97阅读
####这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋_!BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch，
转载
2023-12-21 23:41:05
56阅读
Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch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m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子：第123行分别是第123张图片的结果，假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。可以看出模型认为第123张
转载
2023-12-25 11:24:05
32阅读
NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，
转载
2022-01-25 10:07:09
293阅读
NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子：第123行分别是第123张图片的结果，假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。可以看出模型认为第123张都更可能是猫。然后对每一行使用Softmax，这样可以得到每张图片的概率分布。这里dim的意思是计算Softmax的维度，这里设置dim=1，可以看到每一行的加和为1。比如第一行0.6600+0.0570+0.2830=1
转载
2021-06-18 14:08:29
1353阅读
（三）PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数 pytorch loss function 总结 NLLLoss 的 输入 是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot
转载
2018-12-03 17:03:00
632阅读
2评论
对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）是一种用于衡量分类模型的损失函数。它通常用于二元分类问题，但也可以用于多元分类问题。在二元分类问题中，Log Loss 基于预测概率和实际标签的对数误差来计算损失。对于一个样本 i，假设它的实际标签是 yi（取值为 0 或 1），模型预测的概率为 y^i（0 ≤ y^i ≤ 1），则它的
转载
2023-10-08 14:48:15
415阅读
信息量熵：对所有可能事件所带来的信息量求期望交叉熵：衡量两个分布更相似否？（在大小上，类似于点积）
它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。参考文献
引言
在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss()
该损失函数结合了nn.LogSoftmax()和
转载
2023-10-05 11:38:43
106阅读
# PyTorch中NLLLoss的计算过程
在深度学习中，损失函数是衡量模型预测与真实值之间差距的重要指标。在分类任务中，负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss, NLLLoss）是一个常用的损失函数。本文将深入探讨PyTorch中NLLLoss的计算过程，并通过示例代码进行详细介绍。
## 什么是NLLLoss？
NLLLoss用于多类分类问题，它与So
Kaggle实战Pytorch Forecasting => TemporalFusionTransformer 保姆级0基础代码逐行解析 文章目录Kaggle实战Pytorch Forecasting => TemporalFusionTransformer 保姆级0基础代码逐行解析Loading DataPaydayDerivates from salesCasting and p
转载
2023-09-23 10:08:57
341阅读
自定义层引用翻译：《动手学深度学习》深度学习成功的原因之一是可以在深度网络中使用的广泛的层中找到。这允许了巨大程度的定制和适应。例如，科学家们已经发明了图像、文本、集合、循环、动态编程，甚至计算机程序的层。你迟早会遇到一个在Torch中还不存在的层，甚至更好的是，你最终会发明一个新的层，对你手头的问题很有效。这时就需要建立一个自定义层。本节将告诉你如何做。没有参数的图层 由于这略显复杂，我们从一个
转载
2024-05-14 18:21:07
89阅读
Lesson 3.张量的广播和科学运算数学运算与算子 作为PyTorch中执行深度学习的基本数据类型，张量（Tensor）也拥有非常多的数学运算函数和方法，以及对应的一系列计算规则。在PyTorch中，能够作用与Tensor的运算，被统一称作为算子。并且相比于NumPy，PyTorch给出了更加规范的算子（运算）的分类，从而方便用户在不同场景下调用不同类型的算子（运算）。数学运算的分类 PyTo
# PyTorch中的网格定义与插值实践
## 引言
在深度学习和计算机视觉领域，插值是一种常见的技术，通常用于图像处理，例如图像的缩放、旋转和变形。在PyTorch中，使用网格进行插值可以使得图像变换更加灵活。然而，许多初学者在使用PyTorch进行插值时，会遇到如何定义网格的问题。本文将通过一个实际的例子，详细讲解如何在PyTorch中定义网格并进行插值。
## 什么是网格插值？
网格
文章目录一、优化算法二、学习率策略1、StepLR：均匀分步策略2、MultiStepLR：不均匀分步策略3、ExponentialLR：指数变换策略4、LambdaLR：自定义调整策略5、ReduceLROnPlateau：自适应调整策略三、参考资料 一、优化算法pytorch的优化器：管理并更新模型中可学习参数的值，使得模型输出更接近真实标签导数：函数在指定坐标轴上的变化率方向导数：指定方向
转载
2023-11-27 11:42:37
608阅读
二、张量的简介与创建2.1张量的概念张量的概念：Tensor
张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展Tensor与Variable
Variable是torch.autograd(torch.autograd.Variable)中的数据类型，主要用于封装Tensor
进行自动求导data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn：创建Tensor的Function，是
转载
2023-10-26 20:21:20
56阅读
文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
转载
2023-09-21 08:57:41
133阅读
项目文件：custom_dataset
├─ main.py
├─ my_dataset.py
└─ utils.py数据集使用pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集1.model.pyimport os
import torch
from torchvision import transforms
from my_dataset import MyDataSet
fr
转载
2024-06-07 23:15:57
26阅读
文章目录第五章：PyTorch模型定义5.1 PyTorch模型定义的方式5.1.1 Sequential5.1.2 ModuleList5.1.3 ModuleDict5.1.4 三种方法的比较与适用场景5.2 利用模型块快速搭建复杂网络5.2.1 U-Net简介5.2.2 U-Net模型块分析5.2.3 U-Net模型块实现5.2.4 利用模型块组装U-Net5.3 PyTorch修改模型5
转载
2024-01-08 13:58:32
48阅读
