这个东西，本质上和nn.BCELoss 没有区别，只是在BCELoss上加了个logits函数 也就是sigmoid函数 ，例子如下： 输出结果分别为： 可以看到，nn.BCEWithLogitsLoss 相当于是在nn.BCELoss 中预测结果pred的基础上先做了个sigmoid，然后继续正常算loss。所以这就涉及到一个比较奇葩的bug，如果网络本身在输出结果的时候已经用sigmoid去处 ...
2022-03-06 10:21 0 802 推荐指数：
详细理论部分可参考https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10862733.html BCELoss()和BCEWithLogitsLoss()的输出logits和目标labels（必须是one_hot形式）的形状相同 ...
Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85222093 ...
BCELoss CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个标准来度量目标和输出之间的二进制交叉熵。 unreduced (i.e. ...
初始化： ...
nn.Conv2是一个类，而F.conv2d是一个函数 这两个功能并无区别，这两种实现方式同时存在的原因如下 在建图过程中，往往有两种层，一种如全连接层 当中是有Variable ，另外一种是如Pooling Relu层，当中是没有Variable 如果所有的层都用 ...
Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法，相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理，而nn.Conv2d一般用于二维图像。 先看一下接口定义： class torch.nn.Conv2d(in_channels ...
method 1 method 2 PyTorch nn Define new Modules ...
padding操作是给图像外围加像素点。 为了实际说明操作过程，这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。 这张图片是大小是(256,256)，使用pad来给它加上一个黑色的边框。具体代码如 ...
