nn.CrossEntropyLoss()参数

nn.CrossEntropyLoss()的参数包括：
- weight：一个尺寸为[C]的一维张量，其中C是类别数量。可以用于对不同类别进行加权。
- ignore_index：一个整数，用于指定某些目标类别应被忽略，例如填充或掩码标记。
- reduction：指定如何聚合输出，可选值包括"none"、"mean"和"sum"。默认值为"mean"。如果设置为"none"，则返回样本级别的loss；如果设置为"mean"，则返回样本级别的平均loss；如果设置为"sum"，则返回样本级别的总loss。

注意，输入和目标都应该是尺寸为[N, C]的张量，其中N是批量大小。如果目标是尺寸为[N]的一维张量，那么它将被转换为尺寸为[N, C]的one-hot编码张量。

相关问题

nn.CrossEntropyLoss参数

nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中的一个损失函数，用多分类任务。它的参数包括：

1. weight：一个可选的权重张量，用于对不同类别的损失进行加权。默认为None。
2. size_average：在计算损失时是否对每个样本的损失进行平均。如果设置为True，则返回的损失是所有样本损失的平均值；如果设置为False，则返回的损失是所有样本损失的总和。默认为True。
3. ignore_index：指定一个忽略的目标类别索引，该索引对应的样本将不会计算损失。默认为-100。

torch.nn.CrossEntropyLoss参数

torch.nn.CrossEntropyLoss 的参数如下：

class.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')

参数说明：
- `weight`：一个可选的权重张量，用于对不同类别的样本进行加权。默认为 None。
- `size_average`：旧版本的参数，已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `ignore_index`：指定一个标签索引，该索引将被忽略计算损失。默认为 -100。
- `reduce`：旧版本的参数，已弃用。请使用 `reduction` 参数代替。
- `reduction`：指定损失函数的缩减方式。可选值有 'none'、'mean' 和 'sum'。默认为 'mean'。

注意：在最新版本的 PyTorch 中，`size_average` 和 `reduce` 这两个参数已经被废弃，推荐使用 `reduction` 参数来代替。

你可以根据自己的需求选择是否需要设置权重、忽略特定标签索引以及选择损失函数的缩减方式。默认情况下，权重为 None，忽略索引为 -100，缩减方式为 'mean'。