log_softmax

torch.nn.functional.log_softmax 函数解析

一、定义softmax计算公式：log_softmax计算公式：可见仅仅是将softmax最外层套上log函数。二、使用场景log_softmax相比softmax，对较小的概率分布处理能力更好。
兰宵宫·2023-11-29 09:23

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘log_softmax‘

在训练时，用交叉熵损失函数要进行softmax计算，其data和label需要满足一定的条件：预测的结果返回的值y要是tensor，不能是numpyarray或者list，所以报错；我的做法是对程序运行调试模式，看预测返回结果的数据类型是否为tensor。从图可知道，binary_final_logits是list，而我需要获取的是binary_final_logits[0]所以我将binary_
Good@dz·2023-09-10 09:35

解决'InceptionOutputs' object has no attribute 'log_softmax'

'InceptionOutputs'objecthasnoattribute'log_softmax'在pytorch0.4之前的版本会报错成'tuple'objecthasnoattribute'log_softmax
ssmem·2023-09-09 18:31

nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index的问题

nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index在chatgpt上面提问时，回复的答案是：nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index需要以下数据类型：输入的log_softmax
银子在学习·2023-07-18 00:42

出现Nan

nan的数据的id，剔除，简单粗暴代码原因：数据本身就存在0值，代码在执行过程中将其置为分母注意：很多代码都存在隐式除0操作，因为现成的损失函数有不少采用了log函数，如CrossEntropyLoss和log_softmax
guanghuixu·2023-06-18 09:09

【总结】PyTorch多分类log_softmax、softmax的中文手册

【总结】PyTorch多分类log_softmax、softmax的区别与联系log_softmax、softmax在F和nn中存在，在此主要介绍nn1.softmaxtorch.nn.functional.softmax
江南蜡笔小新·2023-06-09 13:34

使用log_softmax而不是softmax

log_softmax在理论上等于先softmax再log，但在实际使用中，后者会导致inf和nan举个例子importtorchimporttorch.nn.functionalasFa=torch.tensor
刀么克瑟拉莫·2023-04-14 11:57

为什么模型loss为负

一般loss为负是在loss采用交叉熵的情况下：可以将softmax改为log_softmax
论文复现并优化·2023-04-11 07:32

softmax与CrossEntropyLoss()，log_softmax与 NLLLoss()

我们在处理单标签多分类问题时，若考虑用softmax来对模型最后输出作计算以得到各标签的概率分布，那之后可以通过crossentropy做一个似然估计，求得误差但softmax求出来的概率分布中，每个标签的概率p∈(0,1)，当有些标签的概率过小时就会导致下溢出（实数在计算机内用二进制表示，所以不是一个精确值，当数值过小的时候，被四舍五入为0，这就是下溢出。此时如果对这个数再做某些运算（例如除以它
联邦学习小白·2023-02-04 11:51

RCNN模型Python实现笔记一

`log_softmax()`函数2.`contiguous()`函数3.`view()`函数4.`cv2.cvtColor()`函数5.`Variable()`函数6.
WHS-_-2022·2023-01-20 20:16

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss、以及softmax和log_softmax

数据importtorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnp#随机新建3个样例数据，每个样例数据包含4个属性特征input=torch.randn(3,4)tensor([[0.0054,-0.8030,-0.5758,-0.6518],[-0.5518,0.3904,0.5296,0.4973],[0.1608,0.5822,0.9536,-0
vincent_hahaha·2023-01-15 16:52

softmax()和log_softmax()、CrossEntropyLoss()和NLLLoss()对比分析

目录一、softmax()和log_softmax()二、CrossEntropyLoss()和NLLLoss()softmax()和log_softmax()、CrossEntropyLoss()和NLLLoss
colourmind·2023-01-15 16:47

理解Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss

://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/852299881.当label为hardlabel的时候CrossEntropyLoss(x,label)=log_softmax
江汉似年·2023-01-11 23:06

关于交叉熵CrossEntropyLoss不下降

1.Loss不断上升：模型分类输出标准化使用了log_softmax；2.Loss不变（从开始）：如果结果使用交叉熵损失，就无需在输出结果用一个softmax；3.Loss下降后大幅跳动：学习率是否过大
Nathan_ontheway·2023-01-09 05:55

pytorch的F.cross_entropy交叉熵函数

因为调用F.cross_entropy函数时会通过log_softmax和nll_loss来计算损失，也就是说使用F.cross_entropy函数时，程序会自动先对
Mr.Jcak·2023-01-06 15:35

Pytorch 计算Logsoftmax + NLLLoss + CrossEntropy

cross__entropy的详细计算过程3、给出结论（如果不想看代码，可以直接看结论）#单样本三分类importtorch#从softmax开始讲起，到最后的cross_entropy（softmax——>log_softmax
六点零六·2023-01-04 19:46

KLD Loss（ tf.nn.softmax, torch.nn.functional.softmax, log_softmax, kl_div） 计算技巧(一)

主要涉及的API包括tf.nn.softmax,torch.nn.functional.softmax,log_softmax,kl_div文章目录二维数据输入数据前处理tf.nn.softmaxtorch.nn.func
老光头_ME2CS·2022-12-09 11:13

DL - softmax、log_softmax、nll_loss、cross_entropy_loss

文章目录softmaxlog_softmaxnll_losscross_entropy_loss关于log_softmax输出使用log_softmax计算softmax的对数值，log_softmax
伊织code·2022-12-05 10:02

pytorch中softmax和log_softmax、CrossEntropyLoss() 和NLLLoss()

1.softmax和log_softmax方法公式解释pytorchsoftmax又称归一化指数函数，先通过化为正数，再通过除以和，转换到0-1之间，并且和为1。
wekings·2022-11-30 20:43

tensor自身的softmax,log,log_softmax函数

tensor自身带有softmax,log,log_softmax函数，与torch.nn,torch.nn.functional类似,具体的原理可以去看相关的源码，实际使用中知道这些会比较方便。
LUQC638·2022-11-30 20:13

log_softmax与softmax区别

log_softmax能够解决函数overflow和underflow，加快运算速度，提高数据稳定性
火星种萝卜·2022-11-30 20:12

log_softmax与softmax

SoftmaxSoftmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到(0,1)范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。其公式如下：Softmax⁡(zi)=exp⁡(zi)∑jexp⁡(zj)\operatorname{Softmax}\left(\boldsymbol{z}_{i}\right)=\frac{\exp\left(z_{i}\ri
北在哪·2022-11-30 20:11

softmax输出向量的计算过程以及log_softmax的优势

计算过程如图所示：logsoftmax而logsoftmax无非是在softmax的结果至上进行log操作，即log（yi），输出结果均为负数；值域范围在（0，1）之间如图所示：（随便画的有点丑）重点：log_softmax
福将～白鹿·2022-11-30 20:41

为什么LogSoftmax比Softmax更好？

从笔者的实验来看，log_softmax的确提供了更好的性能，网上有人说是计算上的trick，但在pytorch论坛上的一个高赞答案似乎更让人信服。原文地址：https://discu
coder1479·2022-11-30 20:10

torch.log_softmax与torch.nn.functional.log_softmax的区别（dropout，relu，crossentropy，log_softmax）

torch.nn和torch.nn.functional都可以进行dropout,relu,crossentropy，log_softmax等操作。
雨雨子speech·2022-11-30 20:09

log_softmax看值与概率的关系，值越大/小概率越大/小？

本文通过log_softmax源码分析看值与概率的关系，log_softmax在pytorch中常见的有两个实现，一个是torch.nn.LogSoftmax()，一个是F.log_softmax()。
江南蜡笔小新·2022-11-30 20:39

pytorch中log_softmax的实现

1.代码写代码前，回忆一下log_softmax的公式−logexp(pj)∑iexp(pi)-log\frac{exp(p_j)}{\sum_{i}exp(p_i)}−log∑iexp(pi)exp(
LawsonAbs·2022-11-30 20:37

Pytorch中损失函数 NLLLOSS 和 CROSSENTROPYLOSS 的区别

，正如我在笔记中提到的，它们实际上是一样的，在Pytorch中这两者的区别就只在于接收的输入不同：torch.nn.functional.cross_entropy将logits作为输入（内部自动实现log_softmax
cnhwl·2022-11-25 14:42

pytorch训练损失为NAN（NLLLoss）

这是由于在计算log_softmax()时容易出现log0的情况：解决方法：out=F.log_softmax(x+1e-10)给x添加一个很小的数。
boundin box·2022-11-24 22:00

torch.nn.CrossEntropyLoss(),torch.nn.NLLLoss()函数

NLLLoss()损失函数公式：NLLLoss=−1N∑k=1Nyk(log_softmax)NLLLoss=-\frac{1}{N}\sum_{k=1}^{N}y_k(log\_softmax)NLLLoss
chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-11-22 14:14

多维下numpy实现torch下的log_softmax

一维情况下，来源：linkimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nn.functionalasFdefmy_softmax(x):exp_x=np.exp(x)returnexp_x/np.sum(exp_x)defmy_log_softmax1(x):returnnp.log(my_softmax(x))defmy_log_softmax2(x):retur
Liekkas Kono·2022-11-20 15:15

深度学习 | (3) Pytorch中的分类问题损失函数

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，
CoreJT·2022-11-20 11:46

AttributeError: ‘tuple‘object has no attribute ‘log_softmax‘

AttributeError:'tuple’objecthasnoattribute'log_softmax’问题描述：pytorch报错“AttributeError:'tuple’objecthasnoattribute
hye0501·2022-11-19 22:52

NLP 学习之：2022.10.27 阶段性文章总结和筛选

log_softmax与softmax的区别Transformer理论源码细节详解Transformer代码复现+详解Transformer中的attention原理视频源码实现细节视频教程（非常详细）
暖仔会飞·2022-11-01 03:08

pytorch 中的softmax, log_softmax, nn.CrossEntropyLoss和NLLLoss

1.softmax和softmaxloss知识学习在进行图像分类和分割任务时，经常会用到softmax和softmaxloss，今天就来彻底搞清楚这两个的区别。softmaxsoftmax是用来输出多个分类的概率的，可以作为网络的输出层。softmax的定义如下：其中z是softmax的输入，f(z)是softmax的输出，k代表第k个类别。sotfmaxlosssotfmaxloss是用来计算损
liguiyuan112·2020-09-14 07:01

GoogLeNetOuputs object has no attribute log_softmax

pytorch版本：1.1将output=net.(input)改成output,aux2,aux1=net(input)
longma666666·2020-08-22 17:11

PyTorch-损失函数-CrossEntropyLoss

阅读源码可以发现，该方法将log_softmax和nll_loss进行了结合classCrossEntropyLoss(_WeightedLoss):def__init__(self,weight=None
长野飘荡·2020-08-22 14:55

PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/806077321、softmax函数Softmax(x)也是一个non-linearity,但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作.这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下.定义x是一个实数的向量(正数或负数都无所谓,没有限制)
zhuiqiuk·2020-08-14 00:23

pytorch中关于分类问题损失函数的易混淆点——交叉熵损失的基本原理以及几种不同的实现

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，
LoveMIss-Y·2020-08-13 16:08

Pytorch里的CrossEntropyLoss详解

在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss,log_softmax,softmax。看得我头大，所以整理本文以备日后查阅。
aiwanghuan5017·2020-06-22 13:59

Pytorch中的分类问题损失函数

前言：pytorch中有几个非常容易搞混淆的函数，它们是softmax和log_softmax，CrossEntropyLoss()和NLLLoss()，为了更加彻底的弄清楚，本文将分为两篇文章来说明，
top_小酱油·2020-03-30 14:03

Log_Softmax()激活函数、NLLLoss()损失函数、CrossEntropyLoss()损失函数浅析

Log_Softmax()激活函数、NLLLoss()损失函数、CrossEntropyLoss()损失函数1.Log_Softmax()激活函数。
嘿嘿骑士·2020-02-23 17:12

Pytorch中Softmax、Log_Softmax、NLLLoss以及CrossEntropyLoss的关系与区别详解

最近看了一些Pytorch的代码，代码中使用了Log_Softmax方法，Loss函数使用了NLLLoss，作为深度学习新手，便上网查了一些资料，将相关知识总结记录以下。
AI学渣·2019-07-14 22:11

PyTorch-损失函数-NLLLoss

常用于多分类任务，NLLLoss函数输入input之前，需要对input进行log_softmax处理，即将input转换成概率分布的形式，并且取对数，底数为eclasstorch.nn.NLLLoss
王州·2019-07-03 15:29

pytorch小知识点（二）-------CrossEntropyLoss（reduction参数）

在使用Pytorch时经常碰见这些函数cross_entropy，CrossEntropyLoss,log_softmax,softmax。
goodxin_ie·2019-04-28 21:59

解决pytorch报错：'numpy.ndarray' object has no attribute 'log_softmax'

numpy.ndarray'objecthasnoattribute'log_softmax'经查找，交叉熵中要进行softmax计算，data和label需要满足一定的条件：1.预测的结果返回的值
学EE的粒粒·2018-12-26 10:46

Pytorch softmax和log_softmax & CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss()

.定义x是一个实数的向量(正数或负数都无所谓,没有限制).然后,第i个Softmax(x)的组成是exp(xi)∑jexp(xj)输出是一个概率分布:每个元素都是非负的,并且所有元素的总和都是1.2、log_softmax
极客Array·2018-12-14 13:29

pytorch代码个人心得

#1nn.crossentropyloss()类包含两步函数:log_softmax和nllloss,(log-likelihoodloss),后者没有log步骤。
小笨丹·2018-10-30 17:47

（三）PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数

1、softmax函数Softmax(x)也是一个non-linearity,但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作.这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下.定义x是一个实数的向量(正数或负数都无所谓,没有限制).然后,第i个Softmax(x)的组成是exp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj)输出是一个概率分布:每个元素都是非负的,并且所有元素的总
HawardScut·2018-06-07 13:14

pytorch笔记：03)softmax和log_softmax，以及CrossEntropyLoss

在神经网络里面比较常见，简而言之，就是多分类的概率输出sotfmax(xi)=exp(xi)∑jexp(xj)sotfmax(xi)=exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj)但是在pytorch里面发现额外有个log_softmax
PJ-Javis·2018-03-19 10:18
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