当我使用torch.nn.CrossEntropyLoss时，我必须在def forward中添加softmax吗？

当使用torch.nn.CrossEntropyLoss时，不需要在def forward中添加softmax。

torch.nn.CrossEntropyLoss已经包含了softmax操作。它结合了softmax和负对数似然损失函数，用于多分类问题。在使用CrossEntropyLoss时，模型的最后一层输出不需要经过softmax激活函数。

在使用CrossEntropyLoss时，模型的最后一层输出直接作为输入，CrossEntropyLoss会自动进行softmax操作，并计算损失。因此，在def forward中不需要手动添加softmax操作。

以下是torch.nn.CrossEntropyLoss的一些特点和应用场景：

特点：结合了softmax和负对数似然损失函数，适用于多分类问题。
应用场景：图像分类、文本分类、语音识别等需要进行多分类的任务。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云自然语言处理（NLP）：https://cloud.tencent.com/product/nlp
腾讯云语音识别（ASR）：https://cloud.tencent.com/product/asr
腾讯云图像识别（OCR）：https://cloud.tencent.com/product/ocr

相关·内容

PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分

在这篇文章[1]中，我们将分享一些在使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件时识别此类性能问题的技巧。...def log_softmax(x): return x - x.exp().sum(-1).log().unsqueeze(-1) def weighted_nll(pred, target...forward(self, input, target): pred = log_softmax(input) loss = self.nll(pred, target...优化6：使用 torch.nn.CrossEntropyLoss 而不是自定义损失 PyTorch 包含一个内置的 torch.nn.CrossEntropyLoss，我们现在对其进行评估并与我们的自定义损失实现进行比较...criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(device) 由此产生的步长时间达到了 5 毫秒的新低，整体性能提升了 4200%（与我们开始时的 216

3952 0

PyTorch简明笔记-神经网络的基本组件（Layers、functions）

当我翻看PyTorch官网的时候，一下子就爱上了它那清晰的文档和友好的入门指南。所以决定好好地系统性地把PyTorch学一学。所以，记一份适合自己的更加清晰简明的笔记，把基础打牢固，就很有必要了。...同时，我来记录笔记的过程中，也会补充深度学习相关的知识，在学习PyTorch框架的时候，也学习/复习深度学习。本篇是PyTorch简明笔记第[3]篇....__init__() # 添加该模型的自定义初始化（主要是定义神经网络层） self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)...比如，我们有5个类别，C=5，那么你给的标签值必须在[0,4]之间，不能取其他的数字。 ---- 上面的内容列举了最常见的一些layers和functions。...我在举例子的时候，主要是采用torch.nn定义Class的方式，无论是layer还是函数，都是先创建对象，在用对象去进行操作。

8233 0

使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型

在这篇博客中，我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念，构建一个简单的多分类神经网络模型，并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。什么是多分类问题？...训练模型：使用训练数据集来训练模型。在每个训练迭代中，通过前向传播和反向传播来更新模型参数，以减小损失函数的值。评估模型：使用验证集来评估模型性能。...在实际应用中，CrossEntropyLoss 通常与softmax操作结合使用，将原始模型输出转化为概率分布，而NLLLoss可以直接使用对数概率。...CrossEntropyLoss 通常在 softmax 操作之后直接使用未对数化的概率值与真实标签比较。...如果你的模型输出已经是对数概率形式，通常使用NLLLoss，否则通常使用CrossEntropyLoss。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

2.2K2 0

深度学习手写代码汇总（建议收藏，面试用）

面试必问｜手撕反向传播 import numpy as np # 定义线性层网络 class Linear(): """ 线性全连接层 """ def __init__...算法岗必问！建议收藏！我再丢！算法必问！...我们需要对该通道中 m×p×q 个元素同时做批量归一化。对这些元素做标准化计算时，我们使用相同的均值和方差，即该通道中 m×p×q 个元素的均值和方差。...因此，单个样本的输出不应取决于批量归一化所需要的随机小批量中的均值和方差。一种常用的方法是通过移动平均估算整个训练数据集的样本均值和方差，并在预测时使用它们得到确定的输出。...np.ones((1, n_channel, 1, 1)) self.beta = np.zeros((1, n_channel, 1, 1)) # 测试时使用的参数

1.2K1 0

深度学习手写代码汇总（建议收藏，面试用）

2K2 0

使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证

)) dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数 # 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布...隐含层激活函数使用 Relu; 输出层使用 Softmax。网上还有其他的结构使用了 droupout，我觉得入门的话有点高级，而且放在这里并没有什么用，搞得很麻烦还不能提高准确率。...（我刚开始学深度学习的时候也是不懂的）训练神经网络第三步就是训练网络了，代码如下： # 训练神经网络 def train(): # 定义损失函数和优化器 lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss...)) dout = F.softmax(self.fc3(dout), dim=1) # 输出层使用 softmax 激活函数 # 10个数字实际上是10个类别，输出是概率分布...，最后选取概率最大的作为预测值输出 return dout # 训练神经网络 def train(): #定义损失函数和优化器 lossfunc = torch.nn.CrossEntropyLoss

1.8K3 0

简单的神经网络

Softmax函数是一种在机器学习中广泛使用的函数，尤其是在处理多分类问题时。它的主要作用是将一组未归一化的分数转换成一个概率分布。...= nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): y = self.dense(x.view((-1, 4))) y = self.softmax...定义损失函数和优化函数 torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None,...__init__() self.fc = nn.Linear(input_size, output_size) def forward(self, x):...然后优化器（torch.optim.SGD）可以使用这些梯度来更新模型参数，以最小化损失函数。

1201 0

NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）

相对熵（KL散度）在信息熵的基础上，我们可以引入相对熵，即KL散度的概念： KL散度是指，当我们用一个分布q(x)来拟合另一个分布p(x)时，会导致的信息增量。...由上述第二节的内容中我们已经发现，1.75才应该是cross entropy的正解，也就是说，pytorch的cross entropy内置算法居然是错的，这显然是不太可能的，更大的概率是我们在使用上存在着偏差...我们对这一假设进行尝试，重新定义cross entropy函数： def cross_entropy(y_true, y_pred): y_pred = tf.nn.softmax(y_pred...因此，我们在之前的实验当中取出掉代码中的softmax部分，果然一切都恢复正常了。。。...cross entropy函数在实际的运行中发现效率略低于pytorch内置的函数实现，因此，在实际的应用中，更建议使用系统内置的cross entropy函数，尽管其定义真心奇葩，唉。。。

2.9K3 1

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数

pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量，本节我们深入了解可训练的参数-变量接下来我们将使用sklearn...param.grad / batch_size # 注意这里更改param时用的param.data def net(x): h = torch.matmul(x,w_0)+b_0...param.data 训练主循环： epoch = 1000 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() def train(net,lr,train_iter...（5）使用nn.Module()构建网路，并使用各层中的参数并进行初始化 class Net(nn.Module): def __init__(self,input,hidden,classes...最后讲下的是self.modules()：一般是在网络初始化中使用，返回的是网络中的具体层，我们可以通过其对不同层进行参数初始化，比如nn.Conv2d、nn.Linear等；参考： https://

7864 2

基础积累 | 图像分割损失函数最全面、最详细总结，含代码

在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...当前景像素的数量远远小于背景像素的数量时，即的数量远大于的数量，损失函数中的成分就会占据主导，使得模型严重偏向背景，导致效果不好。...__init__() self.weight = weight def forward(self, inp, target): target = target.long...Dice Loss：此处，在分子和分母中添加1以确保函数在诸如y = 0的极端情况下的确定性。...Lovsz-softmax损失旨在通过添加使用Lovsz扩展的平滑来解决非凸损失函数的问题。同时，Log-Cosh方法已广泛用于基于回归的问题中，以平滑曲线。

5.9K2 1

PyG搭建GCN实现节点分类

在使用各种深度学习框架时我们首先需要知道的是框架内的数据结构，因此这篇文章分为两个部分：第一部分数据处理，主要讲解PyG中的数据结构，第二部分模型搭建。...7. bias：默认添加偏置。...前向传播查看官方文档中GCNConv的输入输出要求：可以发现，GCNConv中需要输入的是节点特征矩阵x和邻接关系edge_index，还有一个可选项edge_weight。...由于我们需要进行6分类，所以最后需要加上一个softmax： x = F.softmax(x, dim=1) dim=1表示对每一行进行运算，最终每一行之和加起来为1，也就表示了该节点为每一类的概率。...loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss().to(device) model.train() for epoch in range(500):

1.4K3 0

一文看尽15种语义分割损失函数（含代码解析）

在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...__init__() self.weight = weight def forward(self, inp, target): target = target.long...此处，在分子和分母中添加1以确保函数在诸如y = 0的极端情况下的确定性。Dice Loss使用与样本极度不均衡的情况，如果一般情况下使用Dice Loss会回反向传播有不利的影响，使得训练不稳定。...Lovsz-softmax损失旨在通过添加使用Lovsz扩展的平滑来解决非凸损失函数的问题。同时，Log-Cosh方法已广泛用于基于回归的问题中，以平滑曲线。 ? ?...__init__() def forward(self, net_output, target): """ net_output: (batch_size, 2,

14.6K4 2

PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...在网络内部，我们通常使用relu() 作为我们的非线性激活函数，但是对于输出层，每当我们尝试预测一个类别时，我们就使用softmax()。...但是，在本例中，我们不会使用softmax()，因为我们将使用的损失函数F.cross_entropy()在其输入上隐式执行softmax()操作，因此我们只返回最后的线性变换。...这意味着我们的网络将使用softmax操作进行训练，但是当训练过程完成后将网络用于推理时，无需计算额外的操作。结论很好！我们做到了。...因此，每当我们想要调用forward()方法时，我们都会调用对象实例。这既适用于层，也适用于网络，因为它们都是PyTorch神经网络模块。现在可以实现网络的forward()方法了。

4.1K5 0

图神经网络入门示例：使用PyTorch Geometric 进行节点分类

第一步是使用pandas读取CSV文件中的节点数据作然后从json文件中提取特征但是我们导入JSON文件后发现特征向量大小不一致，嵌入的大小从3到31个不等。...在训练模型之前我们可以先可视化节点是什么样的在上面的图表中，似乎有两个大团，但类别区分并不明显。...x) x = F.relu(x) x = self.lin4(x) x = F.relu(x) x = self.lin5(x) x = torch.softmax...我们可以通过使用TSNE将预测转换为二维并绘制出来，从而将其可视化: def visualize(h, color): z = TSNE(n_components=2).fit_transform...(x, dim=1) return x 剩下的代码基本类似 model = GCN() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights

2501 0

fast.ai 深度学习笔记（三）

当我们第一次开始研究 TorchText 时，我们谈到了它如何创建这些小批量。...将所有内容放在一起：长短期记忆[54:09] LSTM 中还有一个称为“单元状态”的状态（不仅仅是隐藏状态），因此如果使用 LSTM，必须在init_hidden中返回一个矩阵元组（与隐藏状态完全相同的大小...BatchNorm [1:25:10] 最后一个模型，当我们尝试添加更多层时，我们遇到了训练困难。...当我们为 MovieLens 实现迷你网络时，存在一个错误，即在验证期间应用了辍学 - 这已经得到修复。在 PyTorch 中，有两种这样的层：辍学和批量归一化。...——使用BnLayer而不是ConvLayer 在开始时添加了一个单个卷积层，试图接近现代方法。

4621 0

【动手学深度学习笔记】之通过丢弃法缓解过拟合问题

由于对神经单元的丢弃是随机的，因此都有可能被清零，输出层的计算无法过度依赖中的任何一个。在训练过程中，丢弃法起到了正则化的作用，并可以用来缓解过拟合的问题。但在测试过程中，一般不使用丢弃法。...1.3.1 定义和初始化模型这里使用torch.nn模块中的Dropout函数，这个函数可以在训练时发挥作用，测试模型时，不发挥作用。...__init__() def forward(self,x): return x.view(x.shape[0],-1) net = nn.Sequential( FlattemLayer...1.3.2 损失函数、优化函数和读取数据由于使用的本质还是softmax回归模型，因此使用softmax运算和交叉熵损失函数，这里直接使用PyTorch中的函数 loss = torch.nn.CrossEntropyLoss...设置对两个隐藏层的丢弃概率均为0时（不使用丢弃法），训练准确率和测试准确率如下 ? 设置对两个隐藏层的丢弃概率都是0.5时，训练准确率和测试准确率如下 ?

9721 0

使用PyTorch Lightning自动训练你的深度神经网络

我从两年前就开始使用PyTorch了，我从0.3.0版本开始使用。在我使用PyTorch之前，我使用Keras作为我的深度学习框架，但后来我开始切换到PyTorch，原因有几个。...它有优点也有缺点，但是我选择PyTorch编写代码的方式来获得对我的训练代码的更多控制。但每当我想在深度学习中尝试一些新的模型时，就意味着我每次都需要编写训练和评估代码。...你想看吗？让我们继续。通过例子进行比较好了，在完成安装之后，让我们开始编写代码。要做的第一件事是导入需要使用的所有库。在此之后，你需要构建将用于训练的数据集和数据加载器。...使用这种编写代码的方法，你可以扩展以前编写的任何其他模型，而无需更改它，并且仍然可以使用pytorch lightning库。那么，你能在训练时给我看一下结果吗？...好，让我们看看它在训练时是什么样子。 ? 这样你就有了它在训练时的屏幕截图。它有一个很好的进度条，显示了网络的损失，这不是让你更容易训练一个模型吗？如果你想查看实际运行的代码，可以单击下面的链接。

1.4K2 0

教程 | 利用AllenNLP，百行Python代码训练情感分类器

这有些类似于你使用某些网站时的评价行为（比如 Amazon），人们可以用星星数表示 5 个等级来对物品进行评论（产品、电影或其他任何东西）。...在过去一年中，PyTorch 在科研社区中的使用实现了爆炸性增长。...这段代码看起来很多，但是别担心，我在代码片段中添加了大量注释： # Model in AllenNLP represents a model that is trained. class LstmClassifier...self.loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss() # Instances are fed to forward after batching....def forward(self, tokens: Dict[str, torch.Tensor], label: torch.Tensor

1.3K1 0

4个提高深度学习模型性能的技巧

1.7K1 0

4个提高深度学习模型性能的技巧

1.1K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

当我使用torch.nn.CrossEntropyLoss时，我必须在def forward中添加softmax吗？

相关·内容

PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分

PyTorch简明笔记-神经网络的基本组件（Layers、functions）

使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型

深度学习手写代码汇总（建议收藏，面试用）

深度学习手写代码汇总（建议收藏，面试用）

使用 PyTorch 实现 MLP 并在 MNIST 数据集上验证

简单的神经网络

NLP笔记：浅谈交叉熵（cross entropy）

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之定义可训练的参数

基础积累 | 图像分割损失函数最全面、最详细总结，含代码

PyG搭建GCN实现节点分类

一文看尽15种语义分割损失函数（含代码解析）

PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

图神经网络入门示例：使用PyTorch Geometric 进行节点分类

fast.ai 深度学习笔记（三）

【动手学深度学习笔记】之通过丢弃法缓解过拟合问题

使用PyTorch Lightning自动训练你的深度神经网络

教程 | 利用AllenNLP，百行Python代码训练情感分类器

4个提高深度学习模型性能的技巧

4个提高深度学习模型性能的技巧

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐