SigmoidCrossEntropyWithLogits ================================== 计算预测值与真实值之间的sigmoid交叉熵。 测量离散分类任务中的分布误差,每个类相互独立,且计算出各个类的交叉熵损失。 将输入 logits 设置为 :math:`X`,输入 label 为 :math:`Y`,输出为 :math:`loss`。然后, .. math:: \begin{aligned} p &= \text{sigmoid}(X) = \frac{1}{1 + e^{-X}} \\ loss &= -[Y \cdot \ln(p) + (1 - Y) \cdot \ln(1 - p)] \end{aligned} 输入: - **input0** - 输入 logits 张量地址。 - **input1** - 输入标签张量地址,与 logits 形状相同。 - **length** - 张量元素总数。 - **core_mask(int, 可选)** - 核掩码(仅适用于共享存储版本)。 输出: - **output** - 输出损失张量地址,与输入张量形状相同。 支持平台: ``FT78NE`` ``MT7004`` .. note:: - FT78NE 支持的数据类型:int8, fp32 - MT7004 支持的数据类型:fp16, fp32 **共享存储版本:** .. c:function:: void i8_sigmoidcrossentropywithlogits_s(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* output, int length, int core_mask) .. c:function:: void fp_sigmoidcrossentropywithlogits_s(float* input0, float* input1, float* output, int length, int core_mask) .. c:function:: void hp_sigmoidcrossentropywithlogits_s(half* input0, half* input1, half* output, int length, int core_mask) **C调用示例:** .. code-block:: c :linenos: :emphasize-lines: 13 // FT78NE 多核示例 #include #include int main(int argc, char* argv[]) { float *input0 = (float *)0xA0000000; // logits在DDR空间 float *input1 = (float *)0xB0000000; // label在DDR空间 float *output = (float *)0xC0000000; // 输出损失在DDR空间 int length = 1000; int core_mask = 0xff; // 计算 sigmoid 交叉熵损失 fp_sigmoidcrossentropywithlogits_s(input0, input1, output, length, core_mask); return 0; } **私有存储版本:** .. c:function:: void i8_sigmoidcrossentropywithlogits_p(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* output, int length) .. c:function:: void fp_sigmoidcrossentropywithlogits_p(float* input0, float* input1, float* output, int length) .. c:function:: void hp_sigmoidcrossentropywithlogits_p(half* input0, half* input1, half* output, int length) **C调用示例:** .. code-block:: c :linenos: :emphasize-lines: 12 // MT7004 单核示例 #include #include int main(int argc, char* argv[]) { half *input0 = (half *)0x10000000; // logits在L2空间 half *input1 = (half *)0x10004000; // label在L2空间 half *output = (half *)0x10008000; // 输出损失在L2空间 int length = 1000; // 计算 sigmoid 交叉熵损失 hp_sigmoidcrossentropywithlogits_p(input0, input1, output, length); return 0; }