pytorch计算损失函数值为负数 / 张生荣

解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中,loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数. 经过排查,交叉熵不是有个负对数吗,当网络输出的概率是0-1时,正数.可当网络输出大于1的数,就有可能变成负数. 所以加上一行就行了 out1 = ...

无论是官方文档还是各位大神的论文或搭建的网络很多都是计算准确率,很少有计算误判率, 下面就说说怎么计算准确率以及误判率.召回率等指标 1.计算正确率获取每批次的预判正确个数 train_correc ...

问题:如何经过convTransposed1d输出指定大小的特征? import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F ...

深度学习中,模型训练完后,查看模型的参数量和浮点计算量,在此记录下: 1 THOP 在pytorch中有现成的包thop用于计算参数数量和FLOP,首先安装thop: pip install thop ...

一.加载库首先加载torch库,进入python后加载库使用import导入 [import 库名] 二.sin值计算方法 pytorch中的sin计算都是基于tensor的,所以无论单个值还是多个 ...

本博文源于python科学计算,旨在解析如何使用python进行计算分段函数值.下面就以复杂的二元函数进行演示. 题目再现求解思路首先先生成x1,x2,然后我们将其映射到网格里,最后写出表达式,进 ...

目录前言模型定义求解Hessian矩阵前言在实现Per-FedAvg的代码时,遇到如下问题: 可以发现,我们需要求损失函数对模型参数的Hessian矩阵. 模型定义我们定义一个比较简单的模 ...

方法1 自带 pytorch自带方法,计算模型参数总量 total = sum([param.nelement() for param in model.parameters()]) print(&q ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

本文实例为大家分享了pytorch使用nn.Moudle实现逻辑回归的具体代码,供大家参考,具体内容如下内容 pytorch使用nn.Moudle实现逻辑回归问题 loss下降不明显解决方法 # ...

方法一:手动计算变量的梯度,然后更新梯度 import torch from torch.autograd import Variable # 定义参数 w1 = Variable(torch.Flo ...

一,mnist数据集形如上图的数字手写体就是mnist数据集. 二,GAN原理(生成对抗网络) GAN网络一共由两部分组成:一个是伪造器(Generator,简称G),一个是判别器(Discrimn ...

其实各大深度学习框架背后的原理都可以理解为拟合一个参数数量特别庞大的函数,所以各框架都能用来拟合任意函数,Pytorch也能. 在这篇博客中,就以拟合y = ax + b为例(a和b为需要拟合的参数) ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

与优化函数相关的部分在torch.optim模块中,其中包含了大部分现在已有的流行的优化方法. 如何使用Optimizer 要想使用optimizer,需要创建一个optimizer 对象,这个对象会 ...

背景: 基于PyTorch的模型,想固定主分支参数,只训练子分支,结果发现在不同epoch相同的测试数据经过主分支输出的结果不同. 原因: 未固定主分支BN层中的running_mean和runnin ...

batch的lstm # 导入相应的包 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch. ...

当我们想指定每一层的学习率时: optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.paramet ...

概述 MNIST 包含 0~9 的手写数字, 共有 60000 个训练集和 10000 个测试集. 数据的格式为单通道 28*28 的灰度图. 获取数据 def get_data(): "& ...