nn.NLLLoss()使用方法

nn.NLLLoss()是一个PyTorch中的损失函数，用于计算负对数似然损失。它的使用方法如下：

1. 导入nn模块：import torch.nn as nn

2. 创建一个nn.NLLLoss()对象：loss_fn = nn.NLLLoss()

3. 将模型的输出和目标标签作为输入传递给损失函数：loss = loss_fn(output, target)

其中，output是模型的输出，target是目标标签。损失函数会自动计算并返回损失值。

相关问题

F.nll_loss与nn.NLLLoss的区别

F.nll_loss 和 nn.NLLLoss 都是 PyTorch 中用于计算负对数似然损失的函数，它们的主要区别在于：

1. **模块类型**：`F.nll_loss` 是 torch.nn.functional（函数式API）的一部分，而 `nn.NLLLoss` 是一个独立的类（即 Module），属于 torch.nn 包。

2. **接口形式**：`F.nll_loss` 直接作为函数使用，通常需要手动处理输入张量的概率分布和目标标签。例如，它接收 log-probabilities 和 targets 作为输入。

   loss = F.nll_loss(logits, targets)

而 `nn.NLLLoss` 类则提供了一个更结构化的接口，包括可选的权重、ignore_index 和 reduction 属性等。

   criterion = nn.NLLLoss()
   loss = criterion(logits, targets)

3. **灵活性**：由于 `nn.NLLLoss` 是一个完整的模块，可以方便地添加到模型的计算图中，并且支持自动求梯度等功能。而 `F.nll_loss` 更加简洁，适合快速实现简单的损失计算。

4. **默认行为**：`nn.NLLLoss` 默认会对概率分布求平均（reduction='mean'），而 `F.nll_loss` 如果没有指定 reduction，则会返回每个样本的损失值（reduction='none'）。

nn.NLLLoss

nn.NLLLoss是一个PyTorch中的损失函数，用于计算负对数似然损失。在神经网络中，它通常与nn.LogSoftmax结合使用，用于多分类问题。NLLLoss的计算步骤如下：
1. 输入的形状为[batch_size, num_classes]的张量，其中每一行代表一个样本的预测概率分布。
2. 需要提供一个形状为[batch_size]的目标标签张量。
3. 首先，通过使用nn.LogSoftmax函数对输入进行log softmax操作，得到每个类别的对数概率。
4. 接下来，根据目标标签从对数概率中选择相应的概率。
5. 最后，将选择的概率取负并求和，得到最终的损失值。
在上述代码示例中，我们可以看到使用nn.NLLLoss计算了输入和目标之间的损失。输出的值为tensor(2.1280)，grad_fn=<NllLossBackward0>，其中grad_fn表示反向传播函数。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习方法——NLLloss简单概括](https://blog.csdn.net/qq_50571974/article/details/124314082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明](https://download.csdn.net/download/weixin_38536397/14841223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]