这篇文章将为大家详细讲解有关pytorch中如何计算交叉熵损失，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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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）：

关于“pytorch中如何计算交叉熵损失”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

名称栏目：pytorch中如何计算交叉熵损失-创新互联
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