PyTorch教程中关于逐样本梯度计算的正确实现方式
2025-05-27 05:10:51作者:滕妙奇
在PyTorch的官方教程中,有一个关于逐样本梯度(per-sample gradient)计算的示例代码存在一个容易引起误解的实现问题。这个问题涉及到神经网络输出层的处理方式,特别是分类任务中常见的logits和概率分布转换。
问题背景
在分类任务中,神经网络的最后一层通常会输出未经归一化的logits值。为了计算交叉熵损失,我们需要先将这些logits转换为概率分布。PyTorch提供了两种主要方式:
- 先使用log_softmax转换,再使用nll_loss计算负对数似然损失
- 直接使用cross_entropy损失函数,它内部会自动进行log_softmax转换
原教程代码的问题
原教程中的网络定义部分存在一个逻辑问题:它先对输出应用了log_softmax,但在计算损失时又直接使用了nll_loss而没有再次进行log_softmax转换。这会导致两个问题:
- 重复应用log_softmax会导致数值计算不正确
- 与PyTorch常规的logits处理方式不一致,容易误导初学者
正确的实现方式
正确的实现应该采用以下两种方式之一:
- 在网络前向传播中不进行任何softmax转换,保持输出为logits,然后在损失计算时使用cross_entropy:
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x # 保持为logits
def compute_loss(self, predictions, targets):
return F.cross_entropy(predictions, targets)
- 或者明确地在网络中进行log_softmax转换,然后在损失计算时使用nll_loss:
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x)
return F.log_softmax(x, dim=-1) # 转换为log概率
def compute_loss(self, predictions, targets):
return F.nll_loss(predictions, targets)
为什么这很重要
在逐样本梯度计算中,正确的损失计算方式尤为重要,因为:
- 梯度计算依赖于损失函数的正确实现
- 错误的softmax应用会导致梯度值不正确
- 在模型解释性和调试时,清晰的logits处理流程非常重要
最佳实践建议
对于PyTorch中的分类任务,推荐的做法是:
- 保持网络输出为原始logits
- 使用F.cross_entropy作为损失函数
- 只在需要解释或可视化时才显式地进行softmax转换
这种做法不仅更简洁,而且与PyTorch的大多数预训练模型和库的默认行为保持一致,减少了出错的可能性。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0269get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java00AudioFly
AudioFly是一款基于LDM架构的文本转音频生成模型。它能生成采样率为44.1 kHz的高保真音频,且与文本提示高度一致,适用于音效、音乐及多事件音频合成等任务。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile08
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 OpenSSL 3.3.0资源下载指南:新一代加密库的全面解析与部署教程 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
149
1.95 K

deepin linux kernel
C
22
6

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
980
395

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
931
555

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
518

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0