pytorch criterion 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 = ...

前言一.keras提供了三种定义模型的方式 1. 序列式(Sequential) API 序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型.虽然说对很多的应用来说,这样的一个手法 ...

PyTorch基础入门二:PyTorch搭建一维线性回归模型 1)一维线性回归模型的理论基础给定数据集,线性回归希望能够优化出一个好的函数,使得能够和尽可能接近. 如何才能学习到参数和呢?很简单,只 ...

PyTorch基础入门三:PyTorch搭建多项式回归模型 1)理论简介对于一般的线性回归模型,由于该函数拟合出来的是一条直线,所以精度欠佳,我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型.所谓多项式回归, ...

前言本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络神经网络可以使用tou ...

MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程.虽然网上的案例比较多,但还是要自己实现一遍.代码采用 PyTor ...

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 ...

Pytorch GPU运算过程中会出现:"cuda runtime error(2): out of memory"这样的错误.通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器, ...

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络模型VGG,数据集cifar.对照这份代码走一遍,大概就知道整个pytorch的运行机制. 来源定义模型: '''VGG11/13/16/19 in P ...

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步: 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward).反向传播(back ...

使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势,比起Tensorflow,我认为Pytorch更加简单,结构更加清晰. 希望通过实战几个Pytorch的例子,让大家熟悉Pytorch的使用方法,包括数据 ...

本文实例讲述了Pytorch实现的手写数字mnist识别功能.分享给大家供大家参考,具体如下: import torch import torchvision as tv import torchvi ...

公式首先需要了解CrossEntropyLoss的计算过程,交叉熵的函数是这样的: 其中,其中yi表示真实的分类结果.这里只给出公式,关于CrossEntropyLoss的其他详细细节请参照其他博文 ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

pytorch 动态网络+权值共享 pytorch以动态图著称,下面以一个栗子来实现动态网络和权值共享技术: # -*- coding: utf-8 -*- import random import ...

如下所示: from __future__ import print_function from __future__ import division import torch import torc ...

pytorch之添加BN层批标准化模型训练并不容易,特别是一些非常复杂的模型,并不能非常好的训练得到收敛的结果,所以对数据增加一些预处理,同时使用批标准化能够得到非常好的收敛结果,这也是卷积网络能 ...

第一步.导入需要的包 import os import scipy.io as sio import numpy as np import torch import torch.nn as nn im ...

文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题,本文记录我自己在做文本分类任务以及复现相关论文时的基本流程,绝大部分操作都使用了torch和torchtext两个库. 1. 文本数据预处理首先数据存储在三 ...