pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式

下面是关于PyTorch实现交叉熵损失函数的完整攻略。

概述

交叉熵是用于测量分类模型预测输出与真实输出的差异的一种损失函数。在多分类问题中，常用的损失函数之一就是交叉熵损失函数。PyTorch提供了一种nn.CrossEntropyLoss()命令来实现对交叉熵损失函数的计算。

代码实现

import torch.nn as nn
import torch

# 定义数据
input_data = torch.randn(3, 5)
target_data = torch.tensor([0, 3, 2])

# 定义交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 对数据进行处理并进行损失函数计算
output_data = loss_fn(input_data, target_data)

# 输出损失函数结果
print(f"损失函数计算结果为: {output_data}")

输出结果为：

损失函数计算结果为: 1.8456847667694092

上面我们使用nn.CrossEntropyLoss()函数实现了对输入数据input_data和目标数据target_data的交叉熵损失函数的计算。输出结果为1.8456847667694092。

在实际的模型训练过程中，我们经常需要使用交叉熵损失函数来对模型进行训练。下面介绍一个更加实际的例子。

import torch.nn as nn
import torch

# 配置gpu
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 2)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型、损失函数、优化器
model = Net().to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)

# 定义训练数据、标签数据
train_x = torch.tensor([[1., 0.], [0., 1.], [0., 0.], [1., 1.]])
train_y = torch.tensor([1, 0, 0, 1])

# 开始训练模型
for t in range(100):
    # 将数据放到 gpu 上进行训练
    inputs, labels = train_x.to(device), train_y.to(device)

    # 预测输出、计算损失函数、进行反向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 输出损失函数计算结果
    if (t+1)%10==0:
        print(f"loss: {loss.item():.4f}")

这个例子是一个简单的分类模型，我们使用交叉熵损失函数对模型进行训练。输出了训练过程中损失函数的计算结果。

结论

交叉熵损失函数在PyTorch中的实现非常简便，只需要调用nn.CrossEntropyLoss()命令即可完成对交叉熵损失函数的计算。在实际的模型训练过程中，我们也可以非常方便地使用交叉熵损失函数来对模型进行训练。