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PyTorchカスタム損失関数

カスタム損失関数はどのように実装する必要がありますか？以下のコードを使用するとエラーが発生します：

_import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as data_utils
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

num_epochs = 20

x1 = np.array([0,0])
x2 = np.array([0,1])
x3 = np.array([1,0])
x4 = np.array([1,1])

num_epochs = 200

class cus2(torch.nn.Module):

    def __init__(self):
        super(cus2,self).__init__()

    def forward(self, outputs, labels):
        # reshape labels to give a flat vector of length batch_size*seq_len
        labels = labels.view(-1)  

        # mask out 'PAD' tokens
        mask = (labels >= 0).float()

        # the number of tokens is the sum of elements in mask
        num_tokens = int(torch.sum(mask).data[0])

        # pick the values corresponding to labels and multiply by mask
        outputs = outputs[range(outputs.shape[0]), labels]*mask

        # cross entropy loss for all non 'PAD' tokens
        return -torch.sum(outputs)/num_tokens


x = torch.tensor([x1,x2,x3,x4]).float()

y = torch.tensor([0,1,1,0]).long()

train = data_utils.TensorDataset(x,y)
train_loader = data_utils.DataLoader(train , batch_size=2 , shuffle=True)

device = 'cpu'

input_size = 2
hidden_size = 100 
num_classes = 2

learning_rate = .0001

class NeuralNet(nn.Module) : 
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes) : 
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size , hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size , num_classes)

    def forward(self, x) : 
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

for i in range(0 , 1) :

        model = NeuralNet(input_size, hidden_size, num_classes).to(device)

        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
#         criterion = Regress_Loss()
#         criterion = cus2()
        optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

        total_step = len(train_loader)
        for Epoch in range(num_epochs) : 
            for i,(images , labels) in enumerate(train_loader) : 
                images = images.reshape(-1 , 2).to(device)
                labels = labels.to(device)

                outputs = model(images)
                loss = criterion(outputs , labels)

                optimizer.zero_grad()
                loss.backward()
                optimizer.step()
#                 print(loss)

        outputs = model(x)

        print(outputs.data.max(1)[1])
_

トレーニングデータの完全な予測を行います。

_tensor([0, 1, 1, 0])
_

https://cs230-stanford.github.io/pytorch-nlp.html#writing-a-custom-loss-function のカスタム損失関数を使用する：

enter image description here

上記のコードでは_cus2_として実装されています

この損失関数を使用するためのコメント解除コード# criterion = cus2()は以下を返します。

_tensor([0, 0, 0, 0])
_

警告も返されます：

UserWarning：0次元テンソルのインデックスが無効です。これはPyTorch 0.5ではエラーになります。 tensor.item（）を使用して、0次元のテンソルをPython number

カスタム損失関数を正しく実装していませんか？

pythondeep-learningpytorch
7
blue-sky

以下の場合を除き、損失関数はプログラム的に正しいです。

_    # the number of tokens is the sum of elements in mask
    num_tokens = int(torch.sum(mask).data[0])
_

_torch.sum_を実行すると、0次元のテンソルが返されるため、インデックスを作成できないという警告が表示されます。これを修正するには、提案どおりint(torch.sum(mask).item())を実行するか、int(torch.sum(mask))も機能します。

さて、カスタム損失を使用してCE損失をエミュレートしようとしていますか？はいの場合、_log_softmax_が欠落しています

これを修正するには、ステートメント4の前にoutputs = torch.nn.functional.log_softmax(outputs, dim=1)を追加します。チュートリアルの場合、_log_softmax_は前方呼び出しで既に実行されています。それもできます。

また、学習速度が遅く、CEが失われた場合でも、結果に一貫性がないことに気付きました。学習率を1e-3に上げると、カスタムおよびCE損失の場合にうまく機能します。

4
Umang Gupta