这是input的size为[3,5]的情况
这是运行结果
然后把刚才的input拆开，拆成3个size为[1,5]的tensor
这是运行结果
第二种情况的结果很好理解，请问第一种情况的运行结果是怎么产生的？
关于pytorch中由F.cross_entropy的参数input的batch_size引发的问题！
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ty94666 2022-02-15 11:04关注mark一下，以前只调用不理解，发现关于不同形状的tensor计算交叉熵的意义和实现过程完全不懂，楼主有答案了吗
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- 2021-02-10 15:57回答 3 已采纳 if torch._C._get_tracing_state():就是用来判断是否使用JIT来跟踪模型。像pytorch构建一个计算图就会用到一个中央的context去管理变量，而JIT跟踪模型也类似
- 2023-03-21 17:41回答 2 已采纳 检查一下 Pycharm 运行的虚拟环境，是不是 pytorch-gpu所安装的环境
- 2022-11-04 09:00回答 3 已采纳 next()函数实际上调用了传入函数的.__next()__成员函数。所以，如果传入的函数没有这个成员，则会报错参考代码理解 import torch # 生成一些测试数据 X = torch.nor
- 2021-07-31 16:24Decennie的博客 pytorch F.cross_entropy详解
- 2022-10-24 15:49回答 1 已采纳 int是什么鬼？改成__init__，不然你都没有初始化model，导致你的model就是空的
- 2022-04-11 11:22回答 1 已采纳 低版本可手动安装，是否兼容可自行尝试 path '/data/VOCdevkit\VOC2012' does not exist. 报错是文件位置不对，你已经找到在哪里改了，可将--data-path
- 2023-04-02 10:29回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到各个渠道搜索综合及思考,得到内容具体如下：当出现找不到yolov5.utils.google_utils的版本满足要求时，可能是由于您安装的yolov5版本与当前的运行环境不
- zixinge的博客 例如input是二维的tensor，尺寸是(batch_size,label_num),即batch的长度是batch_size，多分类任务的标签数是label_num，则target是一维的tensor，且类型为LongTensor，每个值代表对应样本真实标签的索引。首先是F....
- 2023-04-18 20:11回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 以下回答来自chatgpt: 首先，RNN是指循环神经网络，通常被用作处理序列数据的模型。可以输入任意长度的序列数据，输出相应的预测结果。 在
- 2021-12-05 18:20回答 1 已采纳 cudnn呢？这个没安装吧
- 2022-12-24 18:45回答 1 已采纳 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：PyTorch模型保存torch.save()与加载torch.load()你还可以看下pytorch参考手册中的 pytorch save_to_buffer()
- 2023-04-14 00:55lqjun0827的博客 是用于计算交叉熵损失函数的函数。...input：(N, C)形状的张量，其中N为Batch_size，C为类别数。该参数对应于神经网络最后一个全连接层输出的未经Softmax处理的结果。target：一个大小为(N,)张量，其值是0
- 2022-10-29 18:06回答 1 已采纳 csdn搜anaconda安装，还有pytorch安装，很详细的，每一步截图都用。配环境很折磨，折磨次数多了就好了
- 2024-01-13 11:22ElaineLiu0307的博客 F.cross_enropy的实际计算方法探索
- 2021-04-03 20:24fpan98的博客 pytorch中的交叉熵函数为F.cross_entropy(input, target)，本文以变化检测或语义分割中用到的数据模型为例：input的维度为[batchsize,classes,width,height]，target的维度为[batchsize,width,height]。 1. 随机生成...
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