PyTorch 中的 BCEWithLogitsLoss-Python教程-PHP中文网

PyTorch 中的 BCEWithLogitsLoss

Linda Hamilton

发布： 2024-11-07 06:01:03

原创

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请我喝杯咖啡☕

*备忘录：

我的帖子解释了 L1 损失（MAE）、L2 损失（MSE）、Huber 损失、BCE 和交叉熵损失。
我的帖子解释了 BCELoss()。
我的帖子解释了 Sigmoid。
我的帖子解释了 CrossEntropyLoss()。

BCEWithLogitsLoss() 可以从零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量中获取由 BCE Loss 和 Sigmoid 计算的零个或多个值（浮点数）的 0D 或多个 D 张量，如下所示：

*备忘录：

初始化的第一个参数是权重（可选-默认：无-类型：int、float 或 bool 的张量）： *备注：
- 如果没有给出，则为 1。
- 它必须是零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量。
初始化有缩减参数（可选-默认：'mean'-类型：str）。 *可以选择“无”、“平均值”或“总和”。
初始化有 pos_weight 参数（可选-默认：无-类型：int 或 float 的张量）： *备注：
- 如果没有给出，则为 1。
- 它必须是零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量。
有用于初始化的 size_average 和 reduce 参数，但它们已被弃用。
第一个参数是输入（必需类型：浮点数张量）。 *它必须是零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量。
第二个参数是目标（必需类型：浮点张量）。 *它必须是零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量。
输入和目标的大小必须相同，否则会出错。
空的 1D 或更多 D 输入和目标张量，reduction='mean' 返回 nan。
空的 1D 或更多 D 输入和目标张量，reduction='sum' 返回 0..

import torch
from torch import nn

tensor1 = torch.tensor([ 8., -3., 0.,  1.,  5., -2.])
tensor2 = torch.tensor([-3.,  7., 4., -2., -9.,  6.])
       # -w*(p*y*log(1/(1+exp(-x))+(1-y)*log(1-(1/1+exp(-x))))
       # -1*(1*(-3)*log(1/(1+exp(-8)))+(1-(-3))*log(1-(1/(1+exp(-8)))))
       # ↓↓↓↓↓↓↓
       # 32.0003 + 21.0486 + 0.6931 + 3.3133 + 50.0067 + 50.0067 = 82.8423
       # 119.1890 / 6 = 19.8648
bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss()
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(19.8648)

bcelogits
# BCEWithLogitsLoss()

print(bcelogits.weight)
# None

bcelogits.reduction
# 'mean'

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None,
                                 reduction='mean',
                                 pos_weight=None)
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(19.8648)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='sum')
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(119.1890)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none')
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor([32.0003, 21.0486, 0.6931, 3.3133, 50.0067, 12.1269])

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=torch.tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5.]))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(48.8394)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(
                pos_weight=torch.tensor([0., 1., 2., 3., 4., 5.])
            )
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(28.5957)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=torch.tensor(0.))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(0.)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor(0.))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(13.8338)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(48.8394)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(28.5957)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=torch.tensor(0))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(0.)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor(0))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(13.8338)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(
              weight=torch.tensor([True, False, True, False, True, False])
          )
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(13.7834)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(weight=torch.tensor([False]))
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(0.)

tensor1 = torch.tensor([[8., -3., 0.], [1., 5., -2.]])
tensor2 = torch.tensor([[-3., 7., 4.], [-2., -9., 6.]])

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss()
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(19.8648)

tensor1 = torch.tensor([[[8.], [-3.], [0.]], [[1.], [5.], [-2.]]])
tensor2 = torch.tensor([[[-3.], [7.], [4.]], [[-2.], [-9.], [6.]]])

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss()
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(19.8648)

tensor1 = torch.tensor([])
tensor2 = torch.tensor([])

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='mean')
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(nan)

bcelogits = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='sum')
bcelogits(input=tensor1, target=tensor2)
# tensor(0.)

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