多分类的误差个人笔记

亦凉 2022-12-20 11:09 13阅读 0赞

[官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html?highlight=nll\_loss\#torch.nn.functional.nll\_loss][https_pytorch.org_docs_stable_nn.functional.html_highlight_nll_loss_torch.nn.functional.nll_loss]

优秀博客：[https://www.gentlecp.com/articles/874.html][https_www.gentlecp.com_articles_874.html]

二分类为例：

最后结果输出的形状是(batch\_size, 2),因为是二分类，所以包含两种状态0和1；如果是五分类就是5

而我们的label未经处理时的形状是(batch\_size,1)，此时需要squeeze()，变为(batch\_size)

for i in range(epoch):
        for idx, (input, label) in enumerate(get_dataloader()):
            input = input.to(device)
            label = label.to(device)
            label = label.squeeze()
            optimizer.zero_grad()
            output = model(input)
    
            loss = F.nll_loss(output, label)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            print(epoch, idx, loss.item())

[https_pytorch.org_docs_stable_nn.functional.html_highlight_nll_loss_torch.nn.functional.nll_loss]: https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html?highlight=nll_loss#torch.nn.functional.nll_loss
[https_www.gentlecp.com_articles_874.html]: https://www.gentlecp.com/articles/874.html

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