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https://wenku.csdn.net/answer/1kyx8kqj8w
率性的野马
6 月前

F.nll_loss

时间: 2023-10-21 19:06:45 浏览: 29
F.nll_loss是[pytorch](https://geek.csdn.net/educolumn/1309512bb95bbd063a82fd0157e558d8?spm=1055.2569.3001.10083)中的一个损失[函数](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)，它计算了预测结果与[目标](https://geek.csdn.net/educolumn/06c7a9ffb1969a0ad080048a16f82c4e?spm=1055.2569.3001.10083)结果之间的差距。具体来说，它首先对输入进行log_softmax操作，然后计算负对数似然损失。 可以用以下公式表示：-1/N * ∑log(e^v_y / ∑e^v_m) 其中，N是样本数量，v_y是[目标](https://geek.csdn.net/educolumn/06c7a9ffb1969a0ad080048a16f82c4e?spm=1055.2569.3001.10083)类别的得分，∑e^v_m是所有类别的得分之和。 在训练过程中，可以使用F.nll_loss来计算输出和[目标](https://geek.csdn.net/educolumn/06c7a9ffb1969a0ad080048a16f82c4e?spm=1055.2569.3001.10083)之间的损失，然后通过反向传播和优化算法更新模型的参数。
相关问题

f.nll_loss(output, target)

### 回答1： f.nll_loss(output, target)是一个PyTorch中的函数，用于计算负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）。它的输入包括模型的输出output和目标标签target，输出为一个标量值，表示模型的预测与真实标签之间的差异程度。该函数通常用于多分类问题中，可以帮助我们评估模型的性能并优化模型的参数。 ### 回答2： f.nll_loss(output, target)是一个用于计算负对数似然损失的函数。其中，output表示模型的输出，是一个概率分布，target表示真实标签。 负对数似然损失旨在衡量模型输出与真实标签之间的差异。具体而言，它将模型的输出作为预测的概率分布，然后计算预测标签的负对数概率。损失越小，模型的预测结果与真实标签越接近。 在计算损失时，首先需要将模型的输出归一化为概率分布，确保所有输出值都在0到1之间，并且总和为1。然后，将这个概率分布与真实标签进行对比，计算预测标签的负对数概率。 f.nll_loss函数的计算过程如下：首先，

F.nll_loss只能接受二维数据吗？

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主要介绍了解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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4. PPCASOMANLLMEX.c：可能是计算负对数似然（Negative Log-Likelihood, NLL）的函数，这在评估模型性能时很重要。 5. Debugging.c：调试文件，用于查找和修复代码中的错误，确保算法运行无误。 6. clapack.h、gmp...

当两个三维数组想用F.nll_loss计算损失该如何设置

print(loss.item()) 在上述代码中，我们首先使用 view 函数将三维数组 output1 和 output2 转换为二维形状 (batch_size * sequence_length, num_classes)。然后，我们使用 view 函数将目标值 target...

test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item()

F.nll_loss是PyTorch中的一个函数，用于计算负对数似然损失函数。size_average=False表示损失函数值不需要进行平均，item()方法用于获取张量tensor中的单个元素值。最终，test_loss是一个标量值，表示模型在测试集上...

loss = F.nll_loss(out, direction)是什么意思

这行代码是PyTorch中的一个损失函数，nll_loss表示负对数似然损失（negative log likelihood loss），通常用于多分类问题中。 其中，out是模型的输出，是一个tensor，表示每个类别的预测得分；direction是真实标签...

def forward(self, pred, target, trans_feat): total_loss = F.nll_loss(pred, target)

这段代码是一个 PyTorch 模型的前向传递函数，其中 pred 是模型的输出，...函数使用 PyTorch 的 F.nll_loss 函数计算交叉熵损失，其中 pred 是模型的输出概率，target 是真实标签的索引。该函数返回总损失 total_loss。

import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

这是一个使用 PyTorch 框架训练一个简单的卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）来对 MNIST 手写数字数据集进行分类的代码。 ... 然后，使用 PyTorch 提供的 DataLoader 工具将 MNIST 数据集加载...

class MSMDAERNet(nn.Module): def init(self, pretrained=False, number_of_source=15, number_of_category=4): super(MSMDAERNet, self).init() self.sharedNet = pretrained_CFE(pretrained=pretrained) # for i in range(1, number_of_source): # exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') # exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') for i in range(number_of_source): exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') def forward(self, data_src, number_of_source, data_tgt=0, label_src=0, mark=0): ''' description: take one source data and the target data in every forward operation. the mmd loss is calculated between the source data and the target data (both after the DSFE) the discrepency loss is calculated between all the classifiers' results (test on the target data) the cls loss is calculated between the ground truth label and the prediction of the mark-th classifier 之所以target data每一条线都要过一遍是因为要计算discrepency loss, mmd和cls都只要mark-th那条线就行 param {type}: mark: int, the order of the current source data_src: take one source data each time number_of_source: int label_Src: corresponding label data_tgt: target data return {type} ''' mmd_loss = 0 disc_loss = 0 data_tgt_DSFE = [] if self.training == True: # common feature extractor data_src_CFE = self.sharedNet(data_src) data_tgt_CFE = self.sharedNet(data_tgt) # Each domian specific feature extractor # to extract the domain specific feature of target data for i in range(number_of_source): DSFE_name = 'self.DSFE' + str(i) data_tgt_DSFE_i = eval(DSFE_name)(data_tgt_CFE) data_tgt_DSFE.append(data_tgt_DSFE_i) # Use the specific feature extractor # to extract the source data, and calculate the mmd loss DSFE_name = 'self.DSFE' + str(mark) data_src_DSFE = eval(DSFE_name)(data_src_CFE) # mmd_loss += utils.mmd(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) mmd_loss += utils.mmd_linear(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) # discrepency loss for i in range(len(data_tgt_DSFE)): if i != mark: disc_loss += torch.mean(torch.abs( F.softmax(data_tgt_DSFE[mark], dim=1) - F.softmax(data_tgt_DSFE[i], dim=1) )) # domain specific classifier and cls_loss DSC_name = 'self.cls_fc_DSC' + str(mark) pred_src = eval(DSC_name)(data_src_DSFE) cls_loss = F.nll_loss(F.log_softmax( pred_src, dim=1), label_src.squeeze()) return cls_loss, mmd_loss, disc_loss中data_tgt_DSFE的长度

data_tgt_DSFE 的长度是 number_of_source，也就是目标数据经过每个领域特定特征提取器后得到的特征向量的个数。在 forward 函数中，for 循环会遍历所有的领域特定特征提取器，将目标数据经过每个领域特定特征提取器...

def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.functional.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

需要注意的是，损失函数使用的是负对数似然损失函数（Negative Log-Likelihood Loss），即nn.functional.nll_loss。这个损失函数通常用于多分类问题，需要将模型的输出先通过softmax函数转换为概率分布，然后计算...

F.cross_entropy

它的计算过程可以分为三个步骤：softmax、log和nll_loss[^1]。 1. softmax：对输入进行softmax操作，将每个元素转化为一个概率值，使得所有概率值的和为1。 2. log：对softmax的结果取对数，得到log_softmax。 3. ...

class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

这是一个名为SoftmaxFocalLoss的...最后，使用NLLLoss函数计算log_score和labels之间的负对数似然损失loss，并返回该损失值。 这个损失函数的目的是在多分类问题中减小易分类样本的权重，以便更加关注困难样本的训练。

F.log_softmax

- *2* *3* [（详细全面）softmax和log_softmax的联系和区别,NLLLOSS和CrossEntropyLoss的联系和区别](https://blog.csdn.net/qq_43391414/article/details/118421352)[target="_blank" data-report-click={"spm":...

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个警告和错误提示给出了一些有用的信息。 警告提示你正在将复数值转换为实数值，...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。

Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 275, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 56, in forward focal_loss = self.focal_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 21, in forward return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2693, in cross_entropy return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2388, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误的原因是你的标签数据类型不一致。cross_entropy函数要求输入的target必须是Long类型的张量，但是你传入的target是Float类型的标量。你需要将标签转换为Long类型的张量。可以使用以下代码将标签转换为Long...

def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss详细解释

这是一个计算交叉熵损失函数的函数，输入参数包括线性输出、标签和权重。函数中使用了PyTorch的log_softmax和softmax函数，计算出类别输出和每个样本属于第二类的概率。然后找到类别输出中概率最大的类别，作为预测...
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