深入理解交叉熵损失CrossEntropyLoss-CrossEntropyLossflyfish本系列的主要内容是在2017年所写，GPT使用了交叉熵损失函数，所以就温故而知新，文中代码又用新版的PyTorch写了一遍，在看交叉熵损失函数遇到问题时，可先看链接提供的基础知识，可以有更深的理解。深入理解交叉熵损

这个是从代码层面，详细了解损失函数！CrossEntropyLoss importtorchimporttorch.nnasnn#实际中遇到的outputs=torch.tensor([[0.5870,0.4130],[0.6517,0.3483],[0.4455,0.5545],[0.4

错误分析  这个错误通常指的是期望接受的参数类型是Float，但是程序员传入的是Int。通常会需要我们去检查传入的input和target的数据类型有没有匹配。在传入的数据中，通常input希望是Float类型，target是Int类型。  但是通常也许会发现传入的参数是符合要求的，但是

本文分享自华为云社区《使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型》，作者：小馒头学Python。引言当处理多分类问题时，PyTorch是一种非常有用的深度学习框架。在这篇博客中，我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念，构建一个简单的

输入x多一个维度，输出差距怎么那么大？importtorchimportnumpyasnpx=torch.randn((64,224,224))y=torch.rand((64,224,224))y=(y>0.5).float()y=torch.tensor(y)fun=torch.nn.CrossEntropyLoss()print(fun(x,y))//输出：tensor(661.5663)importtorch

BCEWithLogLoss（BinaryCrossEntropywithLogLoss）和BCE（BinaryCrossEntropy）是两种常用的二分类损失函数，它们的区别主要在于损失函数的形式和计算方式上。BCEWithLogLoss是基于对数损失函数的二分类损失函数。它的计算公式为：BCEWithLogLoss(y,ŷ)=-y*log(ŷ)-(1-y)

当进行多分类任务时，通常会使用Softmax函数和CrossEntropyLoss损失函数来处理模型的输出和计算损失。Softmax函数：Softmax函数用于将模型的原始输出转换为概率分布。对于一个具有K个类别的模型输出向量z，Softmax函数的定义如下：softmax(z_i)=exp(z_i)/sum(exp(z_j