0 python deep-learning pytorch loss-function
我在 pytorch 中实现软交叉熵损失时遇到一些问题。
我需要为我的模型实现加权软交叉熵损失，这意味着目标值也是概率向量，而不是热向量。
我尝试按照一些论坛中的建议使用 kldivloss，但它不需要权重向量，所以我无法使用它。
一般来说，我对如何使用 pytorch 创建自定义损失函数以及自动梯度如何遵循自定义损失函数有点困惑，特别是如果在模型之后我们应用一些非数学函数，例如映射模型的输出到某个向量并计算映射向量的损失等。
（来自我在另一篇文章下的回答）
感谢 Pytorch 团队，我相信当前版本的 torch CROSSENTROPYLOSS已经解决了这个问题。
您可以直接输入每个类别的概率作为目标（请参阅文档）。
以下是推动此增强功能的论坛讨论。