分类：weight参数

2021
07-09

pytorch交叉熵损失函数的weight参数的使用

首先必须将权重也转为Tensor的cuda格式；然后将该class_weight作为交叉熵函数对应参数的输入值。class_weight=torch.FloatTensor([0.13859937,0.5821059,0.63871904,2.30220396,7.1588294,0]).cuda()补充：关于pytorch的CrossEntropyLoss的weight参数首先这个weight参数比想象中的要考虑的多你可以试试下面代码importtorchimporttorch.nnasnninputs=torch.FloatTensor([0,1,0,0,0,1])outputs=torch.LongTensor([0,1... 继续阅读 >