pytorch多分类时，nn.CrossEntropyLoss()函数中output与target的shape

在PyTorch中进行多分类任务时，`nn.CrossEntropyLoss()`函数中`output`和`target`的shape如下：

- `output`：模型的输出，形状为`(batch_size, num_classes)`，表示每个样本属于每个类别的概率分布。
- `target`：标签，形状为`(batch_size,)`，表示每个样本的真实标签。

其中，`batch_size`表示每个batch中样本的数量，`num_classes`表示分类任务中类别的数量。

在`nn.CrossEntropyLoss()`函数中，它会自动对`output`进行softmax操作，并且将`target`转换为整数形式，因此我们不需要手动进行这些操作。函数会根据`output`和`target`计算出交叉熵损失，并返回一个标量值。我们可以通过反向传播求导来更新模型参数，使得损失值逐渐降低，最终使模型达到最优状态。

相关问题

def adaptive_avg_pool2d(input, output_size): # type: (Tensor, BroadcastingList2[int]) -> Tensor r""" Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. See :class:`~torch.nn.AdaptiveAvgPool2d` for details and output shape. Args: output_size: the target output size (single integer or double-integer tuple) """ if has_torch_function_unary(input): return handle_torch_function(adaptive_avg_pool2d, (input,), input, output_size) _output_size = _list_with_default(output_size, input.size()) return torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d(input, _output_size)

这段代码定义了一个函数`adaptive_avg_pool2d`，它的作用是对输入的二维信号进行自适应平均池化操作，得到指定输出尺寸的输出信号。具体来说，该函数通过调用PyTorch C++扩展库中的`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数实现。

该函数的参数包括输入信号`input`和目标输出尺寸`output_size`。其中，`input`是一个`Tensor`类型的变量，表示输入的二维信号，`output_size`是一个整数或长度为2的整数列表，表示期望的输出尺寸。

该函数首先会判断`input`是否支持通过`torch.autograd.Function`进行自动求导，如果支持，则调用`handle_torch_function`函数处理。接着，函数会根据`output_size`的类型，将其转换为长度为2的整数列表`_output_size`。最后，函数调用`torch._C._nn.adaptive_avg_pool2d`函数对`input`进行自适应平均池化操作，并返回池化后的结果。

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望，如果不满足，则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时，label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步，所以无需 reshape，直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

这段代码是用 PyTorch 实现的一个 LSTM 模型，用于时间序列预测。首先定义了一个自定义的数据集类 MyDataset，用于加载训练数据和测试数据。然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型，并在 train 函数中使用 DataLoader 加载训练数据集，采用 Adam 优化器和 MSE 损失函数进行训练。训练过程中记录了每个 epoch 的损失值，并在训练结束后保存了模型参数。最后，使用加载的模型参数对测试数据进行预测，并将预测结果和真实值可视化展示出来。