nn.CrossEntropyLoss

在 PyTorch 中，`nn.CrossEntropyLoss` 是一个常用的损失函数，通常用于多分类问题中。该函数将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起，可以直接计算神经网络的输出和真实标签之间的交叉熵损失。

`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分：神经网络的输出和真实标签。其中，神经网络的输出是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的张量，其中 `batch_size` 表示批次大小，`num_classes` 表示类别数；真实标签是一个长度为 `batch_size` 的一维张量，其中每个元素的取值范围为 `[0, num_classes-1]`。

使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以在训练过程中方便地计算损失值，并且该函数还可以自动进行反向传播求导。下面是一个简单的使用 `nn.CrossEntropyLoss` 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络的输出和真实标签
outputs = torch.randn(10, 5)  # batch_size=10, num_classes=5
labels = torch.tensor([2, 4, 1, 0, 3, 2, 2, 1, 4, 0])

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失值
loss = criterion(outputs, labels)

# 打印损失值
print(loss.item())

在上面的示例中，`outputs` 的形状为 `(10, 5)`，表示有 10 个样本，每个样本有 5 个类别的输出得分。`labels` 是一个长度为 10 的一维张量，表示 10 个样本的真实标签。定义损失函数时，我们直接使用 `nn.CrossEntropyLoss()`，不需要额外设置参数。使用 `loss.item()` 可以得到一个标量，表示该批次样本的平均交叉熵损失。