loss_function = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.0001)

这段代码用于定义损失函数和优化器，以便在训练模型时计算损失和更新模型参数。

在这里，我们使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()，该损失函数常用于多分类问题中。在图像分类任务中，我们需要将每张图像分到正确的类别中，因此可以使用交叉熵损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异。

同时，我们使用Adam优化器optim.Adam来更新模型参数。Adam是一种常用的基于梯度的优化算法，可以自适应地调整学习率，从而加快模型训练速度。在这里，我们将学习率lr设置为0.0001，可以根据实际情况进行调整。

相关问题

loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss正则化代码

在PyTorch中，可以使用weight_decay参数来实现L2正则化。同时，由于CrossEntropyLoss已经包含了Softmax操作，因此不需要在模型中额外添加Softmax层。

下面是一个使用CrossEntropyLoss和L2正则化的例子：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义超参数
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
learning_rate = 0.01
weight_decay = 0.001
epochs = 10

# 创建模型和优化器
model = MyModel(input_size, hidden_size, output_size)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 准备数据
X = torch.randn(100, input_size)
y = torch.randint(0, output_size, (100,))

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    # 前向传播和计算损失
    logits = model(X)
    loss = loss_fn(logits, y)
    
    # 反向传播和更新参数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印训练信息
    if epoch % 1 == 0:
        print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, epochs, loss.item()))

在这个例子中，我们将L2正则化的超参数设为0.001，即weight_decay=0.001。在优化器中使用weight_decay参数即可实现L2正则化。

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)

这段代码是用来定义损失函数和优化器的。

`nn.CrossEntropyLoss()` 是一个用于多分类问题的损失函数，它结合了 `nn.LogSoftmax()` 和 `nn.NLLLoss()` 两个操作，所以不需要在模型中再加上 `nn.LogSoftmax()`。

`torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)` 代表使用随机梯度下降（SGD）优化器来更新模型的参数，其中 `model.parameters()` 表示更新模型中的所有可学习参数，`lr=1e-3` 表示学习率为0.001。