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移除书签CrossEntropyLoss
paddle.nn. CrossEntropyLoss ( weight=None, ignore_index=- 100, reduction=’mean’, soft_label=False, axis=- 1, name=None ) [源代码]
该OP计算输入input和标签label间的交叉熵损失 ，它结合了 LogSoftmax 和 NLLLoss 的OP计算，可用于训练一个 n 类分类器。
如果提供 weight 参数的话，它是一个 1-D 的tensor, 每个值对应每个类别的权重。 该损失函数的数学计算公式如下：
当 weight 不为 none 时，损失函数的数学计算公式为：
参数
weight (Tensor, 可选): - 指定每个类别的权重。其默认为 None 。如果提供该参数的话，维度必须为 C （类别数）。数据类型为float32或float64。
ignore_index (int64, 可选): - 指定一个忽略的标签值，此标签值不参与计算。默认值为-100。数据类型为int64。
reduction (str, 可选): - 指定应用于输出结果的计算方式，数据类型为string，可选值有: none, mean, sum 。默认为 mean ，计算 mini-batch loss均值。设置为 sum 时，计算 mini-batch loss的总和。设置为 none 时，则返回loss Tensor。
soft_label (bool, optional) – 指明label是否为软标签。默认为False，表示label为硬标签；若soft_label=True则表示软标签。
axis (int, optional) - 进行softmax计算的维度索引。 它应该在
范围内，而
dim是输入logits的维度。 默认值：-1。name (str，optional） - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 Name。
形状
input (Tensor): - 输入 Tensor ，数据类型为float32或float64。其形状为
, 其中 C 为类别数。对于多维度的情形下，它的形状为 [N,C,d1,d2,…,dk][N,C,d1,d2,…,dk] ，k >= 1。
label (Tensor): - 输入input对应的标签值，数据类型为int64。其形状为 [N][N] ，每个元素符合条件：0 <= label[i] <= C-1。对于多维度的情形下，它的形状为 [N,d1,d2,…,dk][N,d1,d2,…,dk] ，k >= 1。
output (Tensor): - 计算 CrossEntropyLoss 交叉熵后的损失值。
代码示例
import paddleimport numpy as npinput_data = paddle.uniform([5, 100], dtype="float64")label_data = np.random.randint(0, 100, size=(5)).astype(np.int64)weight_data = np.random.random([100]).astype("float64")input = paddle.to_tensor(input_data)label = paddle.to_tensor(label_data)weight = paddle.to_tensor(weight_data)ce_loss = paddle.nn.CrossEntropyLoss(weight=weight, reduction='mean')output = ce_loss(input, label)print(output)# [4.84496039]
