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：
\[loss_j = -\text{input[class]} + \log\left(\sum_{i=0}^{K}\exp(\text{input}_i)\right), j = 1,..., K\]
当 weight 不为 none 时，损失函数的数学计算公式为：
\[loss_j = \text{weight[class]}(-\text{input[class]} + \log\left(\sum_{i=0}^{K}\exp(\text{input}_i)\right)), j = 1,..., K\]
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，负值表示无需忽略任何标签值。仅在soft_label=False时有效。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 \([-1，dim-1]\) 范围内，而
dim是输入logits的维度。 默认值：-1。use_softmax (bool, optional) - 指定是否对input进行softmax归一化。 默认值：True。
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 \([N, C]\) , 其中 C 为类别数。对于多维度的情形下，它的形状为 \([N, d_1, d_2, ..., d_k, C]\) ，k >= 1。
label (Tensor): - 当soft_label=False时，输入input对应的标签值，数据类型为int64。其形状为 \([N]\) ，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 \([N, d_1, d_2, ..., d_k]\) ，k >= 1；当soft_label=True时，输入形状应与input一致，数据类型为float32或float64且每个样本的各标签概率和应为1。
output (Tensor): - 计算 CrossEntropyLoss 交叉熵后的损失值。
代码示例¶
import paddle
import numpy as np
input_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)