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。
测试代码（一维）
import torch
import torch.nn as nn
import math
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
output = torch.randn(1, 5, requires_grad=True)
label = torch.empty(1, dtype=torch.long).random_(5)
loss = criterion(output, label)
print("网络输出为5类:")
print(output)
print("要计算label的类别:")
print(label)
print("计算loss的结果:")
print(loss)
first = 0
for i in range(1):
first = -output[i][label[i]]
second = 0
for i in range(1):
for j in range(5):
second += math.exp(output[i][j])
res = 0
res = (first + math.log(second))
print("自己的计算结果：")
print(res)
测试代码（多维）
import torch
import torch.nn as nn
import math
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
loss = criterion(output, label)
print("网络输出为3个5类:")
print(output)
print("要计算loss的类别:")
print(label)
print("计算loss的结果:")
print(loss)
first = [0, 0, 0]
for i in range(3):
first[i] = -output[i][label[i]]
second = [0, 0, 0]
for i in range(3):
for j in range(5):
second[i] += math.exp(output[i][j])
res = 0
for i in range(3):
res += (first[i] + math.log(second[i]))
print("自己的计算结果：")
print(res/3)
nn.CrossEntropyLoss()中的计算方法
注意：在计算CrossEntropyLosss时，真实的label（一个标量）被处理成onehot编码的形式。
在pytorch中，CrossEntropyLoss计算公式为：
CrossEntropyLoss带权重的计算公式为（默认weight=None）：
以上这篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。