使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下：
import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
loss = criterion(output, target)
即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。
那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？
nn.CrossEntropyLoss()是torch.nn中包装好的一个类，对应torch.nn.functional中的cross_entropy。
此外，nn.CrossEntropyL
2022-04-03 21:28:23
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PCI Hot-Plug Specification v1.1，PCIe热插拔规范。2001.6.20发布
2022-03-30 19:32:46
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今天小编就为大家分享一篇对python sklearn one-hot编码详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-03-25 16:10:38
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label转onehot的很多，但是onehot转label的有点难找，所以就只能自己实现以下，用的topk函数，不知道有没有更好的实现
one_hot = torch.tensor([[0,0,1],[0,1,0],[0,1,0]])
print(one_hot)
label = torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1)
print(label)
tensor([[0, 0, 1],
[0, 1, 0],
[0, 1, 0]])
tensor([2, 1, 1])
以上这篇pytorch实现onehot编码转为普通label标签就是小编分享给大家的全部内
2022-03-09 15:29:15
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hot virtual key oard 9.4 wmpj 新版本
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2022-02-23 14:01:20
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Hot Virtual Keyboard 9.4 pj v2 我的二个程序
2022-02-16 09:02:19
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本方法是基于BIOES标注的，如果为其它，请自行修改代码
正常ONE-HOT标注数据是按字标注的：如
反 复 胸 痛 1 5 年
B-PL E-PL B-ZZ E-ZZ B-SJ I-SJ E-SJ
经过BERT分词器分词后为：
反 复 胸 痛 15 年
这时候label就要重新修复下偏移了，修复后结果如下：
B-PL E-PL B-ZZ E-ZZ B-SJ E-SJ
2022-01-19 14:02:57
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