nn.CrossEntropyLoss() 函数会自动将 target 张量转换成 one-hot 编码格式是什么意思

对于多分类问题，标签通常使用类别的整数编码来表示，例如对于5分类问题，可以将5个类别分别编码成0、1、2、3、4。但是，在计算交叉熵损失的过程中，需要将标签张量转换成 one-hot 编码格式。one-hot 编码是指将一个类别编码成一个长度为类别数的向量，其中只有一个元素为1，其余元素均为0。例如，对于5分类问题中的第2个类别，它的 one-hot 编码为 [0, 1, 0, 0, 0]。

在 PyTorch 中，`nn.CrossEntropyLoss()` 函数会自动将标签张量转换成 one-hot 编码格式。具体来说，对于一个大小为 `(batch_size,)` 的标签张量，`nn.CrossEntropyLoss()` 函数会先将它转换成一个大小为 `(batch_size, num_classes)` 的二维张量，其中第 $i$ 行的 one-hot 编码对应着第 $i$ 个样本的标签。例如，对于一个大小为 `(3,)` 的标签张量 `[2, 0, 1]`，`nn.CrossEntropyLoss()` 函数会将它转换成一个大小为 `(3, 3)` 的二维张量：

[[0, 0, 1],
 [1, 0, 0],
 [0, 1, 0]]

其中，第1个样本的标签为2，被转换成了长度为3的 one-hot 编码 `[0, 0, 1]`；第2个样本的标签为0，被转换成了长度为3的 one-hot 编码 `[1, 0, 0]`；第3个样本的标签为1，被转换成了长度为3的 one-hot 编码 `[0, 1, 0]`。

需要注意的是，`nn.CrossEntropyLoss()` 函数会自动进行标签转换和 softmax 操作，因此在使用该函数时，无需手动进行这些操作。