[人工智能]由mnist引发的思考，pytorch中的交叉熵误差函数nn.CrossEntropy做了什么？

引入

在MNIST手写体实验中，关于在交叉熵损失函数计算误差时，神经网络输出为10个，当标签设置为何种情况时才能满足交叉熵损失函数的计算公式，来探究这个问题。

实验一

直接打印出每个数据的标签内容

代码如下：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([  # 设置预处理的方式，里面依次填写预处理的方法
    transforms.ToTensor(),  # 将数据转换为tensor对象
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
trainset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
if __name__ == '__main__':
    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=2)
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        data_, label = data
        print("label:"+str(label.numpy()))
        if i == 10:
            break

label:[6]
label:[7]
label:[2]
label:[3]
label:[5]
label:[5]
label:[7]
label:[6]
label:[1]
label:[6]
label:[9]

从上面的实验看出label就是该手写体所代表的数字，那么nn.CrossEntorpy是如何对只有一个值的tensor进行计算的？

实验二

经过查阅资料，得出label中的tensor代表的是所有预测种类中的第几类，例如上面实验从的第一个label:[6]就代表为第6类，即该手写体图片的正确答案是5


该函数的数学公式可以写为：
KaTeX parse error: No such environment: align at position 7: \begin{?a?l?i?g?n?}?loss(x,y)&=-\lo…
其中x代表损失函数式的输入，y代表target（或标签）中所代表的类别，C为所有的类别数量。

import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([  # 设置预处理的方式，里面依次填写预处理的方法
    transforms.ToTensor(),  # 将数据转换为tensor对象
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
trainset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
if __name__ == '__main__':
    inputs = torch.Tensor([[-0.5, -0.2, -0.3]])
    target = torch.tensor([0])
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    output = criterion(inputs, target)
    print("通过nn.CrossEntropy计算的结果", output)  # 使用nn.CrossEntropy函数
    # 直接计算
    my_out = -inputs[:, 0] + np.log(torch.sum(torch.exp(inputs[0:1])))
    print("通过公式计算的结果：", my_out)
    # 通过logSoftmax和NLLose计算的结果
    log_softmax_function = nn.LogSoftmax(dim=1)
    loss = nn.NLLLoss()
    logSoftmax_NLLose_output = loss(log_softmax_function(inputs), target)
    print("通过LogSoftmax和NLLLose函数计算的结果", logSoftmax_NLLose_output)

通过nn.CrossEntropy计算的结果 tensor(1.2729)
通过公式计算的结果： tensor([1.2729])
通过LogSoftmax和NLLLose函数计算的结果 tensor(1.2729)

结论

PYTORCH中的CrossEntropy函数结合了取log的softmax函数和NLLOSE误差函数来计算loss，label中只用给出结果所分的类别编号即可。