pytorch交叉熵损失详细计算步骤

PyTorch中的交叉熵损失是用来衡量分类任务中模型输出的预测值与实际标签之间的差别。它是一种常见的损失函数之一，也是神经网络模型训练过程中广泛使用的损失函数。下面我将详细介绍PyTorch交叉熵损失的计算步骤：

1. 一般来说，模型的输出是一个n维张量，表示模型对每个类别的预测概率。在二分类问题中，n=2，表示正类和负类的预测概率。

2. 标签也是一个n维张量，其中只有一个元素为1，表示该样本属于的类别，其他元素为0。

3. PyTorch中的交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()将softmax函数和负对数似然损失结合起来，其计算公式为：

loss(x, class) = -log(exp(x[class]) / sum(exp(x)))

其中，x是模型对每个类别的预测概率，class表示实际标签所在的类别。

4. 实际上，PyTorch中的CrossEntropyLoss函数会自动将模型的输出进行softmax处理，因此可以直接使用模型输出和实际标签调用该函数进行损失的计算。

5. 在训练中，通常将一个批次的样本的损失求和并取平均值作为整个批次的损失，然后反向传播计算梯度，更新网络参数。