错误信息如下../aten/src/ATen/native/cuda/NLLLoss2d.cu:93:nll_loss2d_forward_kernel:block:[0,0,0],thread:[xxx,0,0]Assertion`t>=0&&t运行背景:Linux/Windows都有,我是先用nnUnet预处理了医学数据,由于它有b好多不同的类别,也就是多数据集联合训练,有A,B,C三种类别(A不等于B不等于 C),直接读取NifTi是没有问题的,读取预处理的npz格式数据,开始报错,本来以为是不是类别传错了,缩减到一个数据集也是报错.最后注释掉CrossEntropy()就不报错了,找

在使用TensorFlow一段时间后，我阅读了一些Keras教程并实现了一些示例。我找到了几个使用keras.losses.binary_crossentropy作为损失函数的卷积自动编码器的教程。我认为binary_crossentropy应该不是一个多类损失函数并且很可能会使用二进制标签，但实际上Keras(TFPython后端)调用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits，它实际上用于具有不互斥的多个独立类的分类任务。另一方面，我对categorical_crossentropy的期望是用于多类分类，其中目标类有相互依赖，但不一定是一个-热编

BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标签y=0。比如下边这张图片，判断里边有没有人。那么这张图片的标签为y=1，这时我们就根据标签y=1来设计模型的输出就行了。因为二分类只有正样本和负样本，并且两者的概率之和为1，所以不需要预测一个向量，只需要输出一个概

BCE（BinaryCrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标签y=0。比如下边这张图片，判断里边有没有人。那么这张图片的标签为y=1，这时我们就根据标签y=1来设计模型的输出就行了。因为二分类只有正样本和负样本，并且两者的概率之和为1，所以不需要预测一个向量，只需要输出一个概