解释criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
时间: 2023-12-18 14:05:24 浏览: 32
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()是一个用于计算多分类交叉熵损失的函数。它将一个大小为(batch_size, num_classes)的输入张量和一个大小为(batch_size)的目标张量作为输入,并计算输入与目标之间的交叉熵损失。该函数用于训练神经网络进行分类任务。
相关问题
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
torch.nn.CrossEntropyLoss() 是一个用于计算交叉熵损失的损失函数类。交叉熵损失通常用于多分类问题中,它将一组预测结果与其真实标签进行比较,并计算出预测结果与真实标签之间的差异。
在这里,你创建了一个名为 criterion 的对象,它是 torch.nn.CrossEntropyLoss() 类的一个实例。你可以将该损失函数应用于模型的预测结果来计算模型的训练损失。
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
`nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch中用于多分类任务的损失函数。它将softmax函数和负对数似然损失结合在一起,用于训练具有多个类别的分类模型。在使用该函数时,需要将网络输出和真实标签作为输入,函数会自动计算损失并返回。
以下是一个使用`nn.CrossEntropyLoss()`的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义网络输出和真实标签
output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 计算损失
loss = criterion(output, label)
# 输出损失
print(loss)
```
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