4

我正在做一个图像分割任务。总共有 7 个类，所以最终的输出是一个类似于 [batch, 7, height, width] 的张量，它是一个 softmax 输出。现在直观地我想使用 CrossEntropy 损失，但 pytorch 实现不适用于通道明智的 one-hot 编码向量

所以我打算自己做一个函数。在一些stackoverflow的帮助下，我的代码到目前为止看起来像这样

from torch.autograd import Variable
import torch
import torch.nn.functional as F


def cross_entropy2d(input, target, weight=None, size_average=True):
    # input: (n, c, w, z), target: (n, w, z)
    n, c, w, z = input.size()
    # log_p: (n, c, w, z)
    log_p = F.log_softmax(input, dim=1)
    # log_p: (n*w*z, c)
    log_p = log_p.permute(0, 3, 2, 1).contiguous().view(-1, c)  # make class dimension last dimension
    log_p = log_p[
       target.view(n, w, z, 1).repeat(0, 0, 0, c) >= 0]  # this looks wrong -> Should rather be a one-hot vector
    log_p = log_p.view(-1, c)
    # target: (n*w*z,)
    mask = target >= 0
    target = target[mask]
    loss = F.nll_loss(log_p, target.view(-1), weight=weight, size_average=False)
    if size_average:
        loss /= mask.data.sum()
    return loss


images = Variable(torch.randn(5, 3, 4, 4))
labels = Variable(torch.LongTensor(5, 3, 4, 4).random_(3))
cross_entropy2d(images, labels)

我得到两个错误。代码本身提到了一个，它需要一个热向量。第二个说如下

RuntimeError: invalid argument 2: size '[5 x 4 x 4 x 1]' is invalid for input with 3840 elements at ..\src\TH\THStorage.c:41

例如，我试图让它解决一个 3 类问题。所以目标和标签是（不包括简化的批处理参数！）

目标：

 Channel 1     Channel 2  Channel 3

[[0 1 1 0 ] [0 0 0 1 ] [1 0 0 0 ] [0 0 1 1 ] [0 0 0 0 ] [1 1 0 0 ] [0 0 0 1 ] [0 0 0 0 ] [1 1 1 0 ] [0 0 0 0 ] [0 0 0 1 ] [1 1 1 0 ]

标签：

 Channel 1     Channel 2  Channel 3

[[0 1 1 0 ] [0 0 0 1 ] [1 0 0 0 ] [0 0 1 1 ] [.2 0 0 0] [.8 1 0 0 ] [0 0 0 1 ] [0 0 0 0 ] [1 1 1 0 ] [0 0 0 0 ] [0 0 0 1 ] [1 1 1 0 ]

那么如何修复我的代码来计算通道明智的 CrossEntropy 损失？

4

2 回答 2

9

正如 Shai 的回答已经指出的那样，关于torch.nn.CrossEntropy()函数的文档可以在这里找到，代码可以在这里找到。内置函数确实已经支持 KD 交叉熵损失。

在 3D 情况下，torch.nn.CrossEntropy()函数需要两个参数：4D 输入矩阵和 3D 目标矩阵。输入矩阵的形状为：(Minibatch, Classes, H, W)。目标矩阵的形状为 (Minibatch, H, W)，数字范围从 0 到 (Classes-1)。如果您从 one-hot 编码矩阵开始，则必须将其转换为np.argmax().

三个类和小批量大小为 1 的示例：

import pytorch
import numpy as np

input_torch = torch.randn(1, 3, 2, 5, requires_grad=True)

one_hot = np.array([[[1, 1, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]],    
                    [[0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 0, 0]],
                    [[0, 0, 0, 1, 1], [0, 0, 0, 1, 1]]])

target = np.array([np.argmax(a, axis = 0) for a in target])
target_torch = torch.tensor(target_argmax)

loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
output = loss(input_torch, target_torch)
output.backward()
于 2018-11-19T08:20:47.270 回答
1

2D（或 KD）交叉熵是 NN 中非常基本的构建块。pytorch 不太可能没有“开箱即用”的实现。
查看torch.nn.CrossEntropyLoss底层torch.nn.functional.cross_entropy，您会发现损失可以处理 2D 输入（即 4D 输入预测张量）。此外，您可以在此处
查看 实际实现此功能的代码，并查看它如何根据张量处理不同的情况。diminput

所以，不要打扰，它已经为你完成了！

于 2018-06-18T05:39:57.857 回答