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'。

相关问题

torch.nn.CrossEntropyLoss weight参数

torch.nn.CrossEntropyLoss 中的 `weight` 参数用于对不同类别的样本进行加权。

当某些类别的样本在训练数据中不平衡时，可以使用 `weight` 参数来调整损失函数对不同类别的重视程度。较小的权重值会增加对应类别的损失，从而加大对该类别的学习影响；较大的权重值会减小对应类别的损失，从而减小对该类别的学习影响。

`weight` 参数是一个一维张量，其长度应与分类任务中的类别数量相等。每个元素表示对应类别的权重值。默认情况下，`weight` 参数为 None，表示不对类别进行加权。

示例代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设有5个类别
num_classes = 5

# 创建一个权重张量，对第2个类别加权
weight = torch.tensor([1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0])

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=weight)

# 模型输出
outputs = torch.randn(10, num_classes)
# 真实标签
targets = torch.empty(10, dtype=torch.long).random_(num_classes)

# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, targets)

在上述示例中，通过设置 `weight` 参数为 `[1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0]`，即对第2个类别加权，可以使得模型更关注第2个类别的学习。注意，权重值需要是一个张量，并与类别数量相匹配。

torch.nn.CrossEntropyLoss()

`torch.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()` 两个函数，用于计算一个 softmax 分类器的负对数似然损失。它的输入是模型预测的类别分数和真实的类别标签，输出是一个标量，表示模型预测的不确定性和真实标签之间的距离。在训练分类模型时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法最小化该损失函数来更新模型参数。