nn.CrossEntropyLoss()->nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits

时间：2021-06-10 18:33:56 阅读：0 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：log loss 默认 softmax sse git bsp parse 参数

问题描述：

在pytorch中，利用nn.CrossEntropyLoss()求取的loss值是一个tensor标量，但是利用mindspore中nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()求取的loss值是一个矢量（因为batct_size是32，所以求得的loss也是一个32*1的矢量）

原因：

在pytorch中，nn.CrossEntropyLoss()的参数默认值reduction=‘mean‘，求取的是平均值；

而在mindspore中，nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits的参数默认值reduction=‘none‘。

mindspore中

nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction ="mean")

pytorch中

nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()->nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits

标签：log loss 默认 softmax sse git bsp parse 参数

原文地址：https://www.cnblogs.com/loyolh/p/14870602.html

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