pytorch交叉熵损失函数

在Torch中，交叉熵损失函数通常使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`来实现，该函数将softmax函数和负对数似然损失函数结合起来，用于多分类问题。

`torch.nn.CrossEntropyLoss`的用法如下：

import torch.nn as nn

loss_func = nn.CrossEntropyLoss()

在使用`nn.CrossEntropyLoss`时，我们不需要手动调用softmax函数，模型输出的结果会自动进行softmax处理。`nn.CrossEntropyLoss`的输入需要是模型输出的结果和真实标签，用法示例如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型和损失函数
model = ...
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = ...

# 循环进行训练
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        
        # 计算损失
        loss = loss_func(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在训练循环中，我们首先进行前向传播计算模型输出的结果，然后计算模型输出结果和真实标签之间的交叉熵损失，最后进行反向传播和优化。