Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

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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...

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

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

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

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

NLLLoss和CrossEntropyLoss的区别和联系

都是用于单标签分类，而BCELoss和BECWithLogitsLoss都是使用与多标签分类。这里的多标签是指一个样本对应多个label.】 假设输入m张图片，输出一个m*N的tensor,其中N是分类的个数，比如N为词表大小。比如，输入3张图片，分三类，最后的输出是一个 3 ∗ 3 3*3 3∗3的tensor，举一个例子： 假设每一行对应一个样本在3个类别上的输出值

pytorch的几种常用loss

求平均（也可以选择是求和） 5.BCEwithlogitsLoss 这个就是在BCELoss()的基础上加了一个sigmoid，注意只在输入上加了sigmoid BCEwithlogitsLoss...分类标签），其target为3D的Tensor，格式为[batch,samples(一个样本中待分类的像素的个数或者对应的维度大小）]，数值为对应的类别（应该取哪一个channel的数值计算loss

torch.tensor和torch.Tensor的区别

如下：将list转化为一个tensor 三、对比： 通过上面两张图对比，区别在于得到的tensor 通过torch.tensor( )得到的tensor的数据是int型的，是根据data的类型构造..., requires_grad=False, pin_memory=False) → Tensor torch.tensor( )是一个function，在pycharm使用的时候会有标志 在使用的时候

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