以 nn.CrossEntropyLoss 为损失函数，使用梯度下降方法训练该模型。 在训练过程中记录 训练损失、测试损失、训练分类正确率、测试分类正确率。

好的，这是一个关于机器学习的问题，我可以为您解答。在使用 nn.CrossEntropyLoss 作为损失函数时，我们可以通过梯度下降方法来训练模型。在训练过程中，我们需要记录训练损失和测试损失，以及训练分类正确率和测试分类正确率，以评估模型的性能表现。需要注意的是，在训练模型时，超参数的选择也会对模型的性能产生重要的影响。

相关问题

当我使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数的时候，我没有预先处理output，那么模型训练完成后在使用output预测时该怎么样做

在使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数时，模型输出的是一个概率分布，而不是预测值。因此，你需要在使用模型预测时，将输出转换为预测值。

一种常见的方法是选择输出概率最大的类别作为预测值。你可以使用torch.max函数找到每个样本输出的最大值及其索引，然后将这些索引作为预测值。示例代码如下：

import torch

# 假设output是模型的输出，shape为(batch_size, num_classes)
output = ...

# 找到每个样本输出的最大值及其索引
_, pred = torch.max(output, dim=1)

# pred即为预测值，是一个大小为(batch_size,)的tensor

需要注意的是，在使用模型预测时，不需要计算梯度，因此可以使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，从而提高预测速度。示例代码如下：

with torch.no_grad():
    # 假设input是输入数据，shape为(batch_size, input_size)
    input = ...
    
    # 将input输入模型，得到输出output
    output = model(input)
    
    # 找到每个样本输出的最大值及其索引
    _, pred = torch.max(output, dim=1)
    
    # pred即为预测值，是一个大小为(batch_size,)的tensor

希望对你有所帮助！

torch.nn.crossentropyloss 损失函数的具体公式

torch.nn.CrossEntropyLoss() 是一个用于多分类任务的损失函数。其具体公式如下：

<img src="https://latex.codecogs.com/svg.latex?\text{loss}(x, \text{class}) = -\log\left(\frac{\exp(x[\text{class}])}{\sum_j \exp(x[j])}\right)" />

其中，`x` 是模型的输出，是一个包含每个类别的分数的张量；`class` 是真实的类别标签。

简要解释一下公式的含义：对于每个样本，我们首先计算模型输出的每个类别的指数（exponential），然后将其归一化（除以所有类别的指数之和），最后取对数。最终的损失是真实类别对应的对数概率的负值。

注意，此公式中已经将 softmax 函数整合到了交叉熵损失函数中，因此模型输出不需要经过 softmax 函数。

补充说明：上述公式中使用了对数函数，而在实际计算中，通常会应用稳定的数值计算技巧，以避免数值溢出或下溢。具体实现时可能会使用一些优化技巧，但整体思想与上述公式相同。