在PyTorch中,binary_cross_entropy_with_logits
是一个函数,而BCELoss
是一个类。它们都是用于二分类任务的损失函数。它们之间存在一些区别如下。
torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits
:
binary_cross_entropy_with_logits
是PyTorch中的一个函数,可以在torch.nn.functional
模块中找到。torch.nn.BCELoss
:
BCELoss
是PyTorch中的一个类,可以在torch.nn
模块中找到。BCELoss
通过将概率值与真实标签进行比较,计算二分类交叉熵损失。总的来说,binary_cross_entropy_with_logits
和BCELoss
都用于二分类任务的损失计算。主要的区别在于输入的形式:binary_cross_entropy_with_logits
接受logits作为输入,而BCELoss
接受概率值作为输入,需要在模型输出前应用sigmoid激活函数。
在实际使用时,你可以根据自己的需求选择使用哪个函数或类。