# SigmoidCrossEntropyWithLogits — MindSpore Signal+ 使用手册 alpha 文档

# 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 \(X\)，输入 label 为 \(Y\)，输出为 \(loss\)。然后，

\[\begin{split}\begin{aligned} p &= \text{sigmoid}(X) = \frac{1}{1 + e^{-X}} \\ loss &= -[Y \cdot \ln(p) + (1 - Y) \cdot \ln(1 - p)] \end{aligned}\end{split}\]

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`

备注

- 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：

void i8_sigmoidcrossentropywithlogits_s(int8_t *input0, int8_t *input1, int8_t *output, int length, int core_mask)

void fp_sigmoidcrossentropywithlogits_s(float *input0, float *input1, float *output, int length, int core_mask)

void hp_sigmoidcrossentropywithlogits_s(half *input0, half *input1, half *output, int length, int core_mask)

C调用示例：

>      1// FT78NE 多核示例
>      2#include <stdio.h>
>      3#include <sigmoidcrossentropywithlogits.h>
>      4
>      5int main(int argc, char* argv[]) {
>      6    float *input0 = (float *)0xA0000000;   // logits在DDR空间
>      7    float *input1 = (float *)0xB0000000;    // label在DDR空间
>      8    float *output = (float *)0xC0000000;   // 输出损失在DDR空间
>      9    int length = 1000;
>     10    int core_mask = 0xff;
>     11
>     12    // 计算 sigmoid 交叉熵损失
>     13    fp_sigmoidcrossentropywithlogits_s(input0, input1, output, length, core_mask);
>     14    return 0;
>     15}

私有存储版本：

void i8_sigmoidcrossentropywithlogits_p(int8_t *input0, int8_t *input1, int8_t *output, int length)

void fp_sigmoidcrossentropywithlogits_p(float *input0, float *input1, float *output, int length)

void hp_sigmoidcrossentropywithlogits_p(half *input0, half *input1, half *output, int length)

C调用示例：

>      1// MT7004 单核示例
>      2#include <stdio.h>
>      3#include <sigmoidcrossentropywithlogits.h>
>      4
>      5int main(int argc, char* argv[]) {
>      6    half *input0 = (half *)0x10000000;   // logits在L2空间
>      7    half *input1 = (half *)0x10004000;    // label在L2空间
>      8    half *output = (half *)0x10008000;   // 输出损失在L2空间
>      9    int length = 1000;
>     10
>     11    // 计算 sigmoid 交叉熵损失
>     12    hp_sigmoidcrossentropywithlogits_p(input0, input1, output, length);
>     13    return 0;
>     14}