Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

更新时间：2020年07月07日 14:24:25 作者：起步晚就要快点跑

这篇文章主要介绍了Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最近做显著星检测用到了NLL损失函数

对于NLL函数，需要自己计算log和softmax的概率值，然后从才能作为输入

输入 [batch_size, channel , h, w]

目标 [batch_size, h, w]

输入的目标矩阵，每个像素必须是类型.举个例子。第一个像素是0，代表着类别属于输入的第1个通道；第二个像素是0，代表着类别属于输入的第0个通道，以此类推。

x = Variable(torch.Tensor([[[1, 2, 1],
       [2, 2, 1],
       [0, 1, 1]],
       [[0, 1, 3],
       [2, 3, 1],
       [0, 0, 1]]]))

x = x.view([1, 2, 3, 3])
print("x输入", x)

这里输入x，并改成[batch_size, channel , h, w]的格式。

soft = nn.Softmax(dim=1)

log_soft = nn.LogSoftmax(dim=1)

然后使用softmax函数计算每个类别的概率，这里dim=1表示从在1维度

上计算，也就是channel维度。logsoftmax是计算完softmax后在计算log值

手动计算举个栗子：第一个元素

y = Variable(torch.LongTensor([[1, 0, 1],
       [0, 0, 1],
       [1, 1, 1]]))

y = y.view([1, 3, 3])

输入label y，改变成[batch_size, h, w]格式

loss = nn.NLLLoss2d()
out = loss(x, y)
print(out)

输入函数，得到loss=0.7947

来手动计算

第一个label=1，则 loss=-1.3133

第二个label=0，则loss=-0.3133

.
…
…
loss= -(-1.3133-0.3133-0.1269-0.6931-1.3133-0.6931-0.6931-1.3133-0.6931)/9 =0.7947222222222223

是一致的

注意：这个函数会对每个像素做平均，每个batch也会做平均，这里有9个像素，1个batch_size。

补充知识：PyTorch：NLLLoss2d

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

import torch
import torch.nn as nn
from torch import autograd
import torch.nn.functional as F
 
inputs_tensor = torch.FloatTensor([
[[2, 4],
 [1, 2]],
[[5, 3],
 [3, 0]],
[[5, 3],
 [5, 2]],
[[4, 2],
 [3, 2]],
 ])
inputs_tensor = torch.unsqueeze(inputs_tensor,0)
# inputs_tensor = torch.unsqueeze(inputs_tensor,1)
print '--input size(nBatch x nClasses x height x width): ', inputs_tensor.shape
 
targets_tensor = torch.LongTensor([
 [0, 2],
 [2, 3]
])
 
targets_tensor = torch.unsqueeze(targets_tensor,0)
print '--target size(nBatch x height x width): ', targets_tensor.shape
 
inputs_variable = autograd.Variable(inputs_tensor, requires_grad=True)
inputs_variable = F.log_softmax(inputs_variable)
targets_variable = autograd.Variable(targets_tensor)
 
loss = nn.NLLLoss2d()
output = loss(inputs_variable, targets_variable)
print '--NLLLoss2d: {}'.format(output)

以上这篇Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

OpenCV实现机器人对物体进行移动跟随的方法实例
这篇文章主要给大家介绍了关于OpenCV实现机器人对物体进行移动跟随的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2020-11-11
python如何去除字符串中不想要的字符
这篇文章主要为大家详细介绍了python如何去除字符串中不想要的字符，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2018-03-03
Django瀑布流的实现示例
在浏览一些网站时，经常会看到类似于这种满屏都是图片，本文主要介绍了Django瀑布流的实现示例，具有一定的参考价值，感兴趣的可以了解一下
2023-03-03
python包合集shutil示例代码详解
shutil是 python 中的高级文件操作模块，与os模块形成互补的关系，os主要提供了文件或文件夹的新建、删除、查看等方法，还提供了对文件以及目录的路径操作，这篇文章主要介绍了python包合集-shutil,需要的朋友可以参考下
2022-08-08
python 30行代码实现蚂蚁森林自动偷能量
这篇文章主要介绍了python 30行代码实现蚂蚁森林自动偷能量的方法，帮助大家更好的理解和学习使用python，感兴趣的朋友可以了解下
2021-02-02
Python基础之函数的定义与使用示例
这篇文章主要介绍了Python基础之函数的定义与使用,结合实例形式分析了Python函数的定义、参数、变量作用域、返回值等相关概念与使用技巧,需要的朋友可以参考下
2019-03-03
通过python顺序修改文件名字的方法
今天小编就为大家分享一篇通过python顺序修改文件名字的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2018-07-07
Python模块的定义，模块的导入，__name__用法实例分析
这篇文章主要介绍了Python模块的定义，模块的导入，__name__用法,结合实例形式分析了Python的概念、功能、导入及__name__相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
2020-01-01
python urllib爬取百度云连接的实例代码
本篇文章主要介绍了python urllib爬取百度云连接的实例代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2017-06-06
Numpy中创建数组的9种方式小结
本文主要介绍了Numpy中创建数组的9种方式小结，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-03-03