相信有很多人在用pytorch做深度学习的时候，可能只是知道模型中用的是F.binary_cross_entropy或者F.cross_entropy，但是从来没有想过这两者的区别，即使知道这两者是分别在什么情况下使用的，也没有想过它们在pytorch中是如何具体实现的。在另一篇文章中介绍了F.cross_entropy()的具体实现，所以本文将介绍F.binary_cross_entropy的具

一文搞懂F.cross_entropy的计算过程交叉熵是在分类任务中常用的一种损失函数，本文详细介绍了pytorch中是如何实现交叉熵的细节！！！pytorch中的交叉熵函数为F.cross_entropy(input, target)，本文以变化检测或语义分割中用到的数据模型为例：input的维度为[batchsize,classes,width,height]，target的维度为[batch

相信有很多人在用pytorch做深度学习的时候，可能只是知道模型中用的是F.binary_cross_entropy或者F.cross_entropy，但是从来没有想过这两者的区别，即使知道这两者是分别在什么情况下使用的，也没有想过它们在pytorch中是如何具体实现的。在另一篇文章中介绍了F.cross_entropy()的具体实现，所以本文将介绍F.binary_cross_entropy的具