Unet多分类中，输入数据shape是[4,1,64,64,64]，模型预测输出shape是[4,3,64,64,64],标签shape是[4,1,64,64,64]，如何用nn.CrossEntropyLoss()计算损失函数

可以使用nn.CrossEntropyLoss()函数计算多分类的损失函数，但需要对输入和标签进行一些处理。具体来说，需要将模型预测输出的shape转换为[4*64*64*64, 3]，并且将标签的shape转换为[4*64*64*64]，然后再将它们传入nn.CrossEntropyLoss()函数中计算损失。

代码示例如下：

import torch.nn as nn
import torch

output = torch.randn(4, 3, 64, 64, 64)
target = torch.randint(0, 3, (4, 1, 64, 64, 64))

# 将预测输出reshape为[4*64*64*64, 3]
output = output.permute(0, 2, 3, 4, 1).contiguous()
output = output.view(-1, 3)

# 将标签reshape为[4*64*64*64]
target = target.view(-1)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)

print(loss)

输出为：

tensor(1.0988)

其中，loss的值即为计算得到的损失函数值。