Input dimension for CrossEntropy Loss in PyTorchPyTorch에서 CrossEntropy Loss의 입력 차원

이진 분류 문제에서 batch_size = 1 인 경우, 로짓과 레이블 값을 사용하여 손실을 계산해야합니다.

로짓: tensor([0.1198, 0.1911], device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>)
레이블: tensor(1], device='cuda:0')
# 손실 계산
loss_criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss_criterion.cuda()
loss = loss_criterion( b_logits, b_labels )

그러나 항상 다음 오류가 발생합니다.

IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)

CrossEntropyLoss는 실제로 어떤 입력 차원을 요구하고 있습니까?

답변 1

텐서의 잘못된 모양을 전달하고 있습니다.

shape은 문서에서 지정한 것처럼 (여기를 참조하세요)

• 입력: (N,C) (여기서 C는 클래스 수)


• 타겟: (N) (각 값은 0 ≤ targets[i] ≤ C−1)

따라서, 여기서 b_logits의 모양은 ([1,2])가 되어야 합니다. 이를 위해 torch.view를 사용하여 모양을 맞출 수 있습니다. 예를 들면 b_logits.view(1,-1)입니다.

또한, b_labels의 모양은 ([1])이어야 합니다.

예시:

b_logits = torch.tensor([0.1198, 0.1911], requires_grad=True)
b_labels = torch.tensor([1])
loss_criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_criterion( b_logits.view(1,-1), b_labels )
loss
tensor(0.6581, grad_fn=<NllLossBackward>)

b_logits = torch.tensor([0.1198, 0.1911], requires_grad=True)
b_labels = torch.tensor([1])
loss_criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_criterion( b_logits.view(1,-1), b_labels )
loss
tensor(0.6581, grad_fn=<NllLossBackward>)

답변 2

PyTorch에서 CrossEntropy Loss의 입력 차원
PyTorch는 딥 러닝과 머신러닝을 위한 인기 있는 프레임워크로서, 다양한 기능과 모듈을 제공하여 사용자들이 모델을 구축하고 학습하는 데 도움을 줍니다. 이 중에서 CrossEntropy Loss는 분류 작업에서 매우 중요한 손실 함수입니다. 이번에는 PyTorch에서 CrossEntropy Loss의 입력 차원에 대해 알아보고자 합니다.
CrossEntropy Loss는 주로 다중 클래스 분류 문제에서 많이 사용되며, 입력으로는 모델의 출력 예측값과 실제 타겟 값이 필요합니다. 이 손실 함수는 모델의 출력 확률값과 실제 타겟 값 사이의 차이를 계산하여 모델을 학습시킵니다.
PyTorch에서 CrossEntropy Loss를 사용하기 위해선 입력 데이터의 차원이 정확히 맞아야 합니다. 보통 입력 데이터는 (batch_size, num_classes)의 형태를 가지고 있으며, batch_size는 한번에 입력으로 들어가는 데이터 샘플의 개수를 의미하고, num_classes는 클래스의 개수를 의미합니다.
예를 들어, 한 이미지가 입력 데이터로 사용될 경우, 해당 이미지에 대한 클래스 예측 값을 모델에서 출력할 것입니다. 이 경우, batch_size는 1이 될 것이며, num_classes는 이미지 분류 작업에 사용되는 클래스의 총 개수입니다. 모델의 출력은 (1, num_classes)의 형태입니다.
만약 배치 단위로 입력 데이터를 처리하고 싶다면, batch_size를 원하는 값으로 설정하여 입력 데이터를 구성할 수 있습니다. 이럴 경우 입력 데이터의 차원은 (batch_size, num_classes)가 될 것입니다.
따라서, PyTorch에서 CrossEntropy Loss에 사용되는 입력 데이터의 차원은 (batch_size, num_classes)입니다. 이에 대한 이해는 모델 구축과 학습 과정에서 매우 중요하므로, 차원을 올바르게 설정하는 것이 필수적입니다. 올바른 차원 설정은 모델의 성능 향상과 분류 작업에서 좋은 결과를 가져다줄 것입니다.