pytorch CenterLoss

原文：https://github.com/jxgu1016/MNIST_center_loss_pytorch

c++不知道什么框架的：

https://github.com/BOBrown/SSD-Centerloss

# coding: utf8
import torch
from torch.autograd import Variableclass CenterLoss(torch.nn.Module):def __init__(self, num_classes, feat_dim, loss_weight=1.0):super(CenterLoss, self).__init__()self.num_classes = num_classesself.feat_dim = feat_dimself.loss_weight = loss_weightself.centers = torch.nn.Parameter(torch.randn(num_classes, feat_dim))self.use_cuda = Falsedef forward(self, y, feat):if self.use_cuda:hist = Variable(torch.histc(y.cpu().data.float(), bins=self.num_classes, min=0, max=self.num_classes) + 1).cuda()else:hist = Variable(torch.histc(y.data.float(), bins=self.num_classes, min=0, max=self.num_classes) + 1)centers_count = hist.index_select(0, y.long())  # 计算每个类别对应的数目batch_size = feat.size()[0]feat = feat.view(batch_size, 1, 1, -1).squeeze()if feat.size()[1] != self.feat_dim:raise ValueError("Center's dim: {0} should be equal to input feature's dim: {1}".format(self.feat_dim,feat.size()[1]))centers_pred = self.centers.index_select(0, y.long())diff = feat-centers_predloss = self.loss_weight * 1/2.0 * (diff.pow(2).sum(1) / centers_count).sum()return lossdef cuda(self, device_id=None):self.use_cuda = Truereturn self._apply(lambda t: t.cuda(device_id))

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