Unet多分类中，模型输出shape是[1,3,64,64,64],标签shape是[1,1，64,64,64]，如何用nn.CrossEntropyLoss()计算损失函数

在使用`nn.CrossEntropyLoss()`计算损失函数时，输入的标签应该是一个长为 `(N,)` 的一维张量，其中 `N` 是输入数据中样本的数量。在多分类任务中，每个样本有多个类别，因此需要将标签进行 one-hot 编码。因此，需要将形状为 `[1, 1, 64, 64, 64]` 的标签进行转换，将每个像素点的标签转换为一个长度为类别数的向量。可以使用 `torch.nn.functional.one_hot()` 函数将标签进行 one-hot 编码。

具体来说，可以使用以下代码计算损失函数：

import torch.nn.functional as F

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 将标签进行 one-hot 编码
label_onehot = F.one_hot(label.long(), num_classes=3) # 假设有3个类别

# 计算损失函数
loss = loss_fn(output.squeeze(0), label_onehot.squeeze(0))

其中，`output` 的形状为 `[1, 3, 64, 64, 64]`，已经是模型输出的形式，需要将其与标签 `label_onehot` 进行比较。由于 `label_onehot` 的形状为 `[1, 1, 64, 64, 64]`，因此需要先将其进行 `squeeze(0)` 操作，将其形状转换为 `[1, 64, 64, 64]`，再将其转换为 one-hot 编码后的形状，即 `[1, 3, 64, 64, 64]`，最后用于计算损失函数。需要注意的是，由于 `output` 和 `label_onehot` 的第一维都是样本数量，因此在计算损失函数时需要将它们的第一维压缩掉，即使用 `squeeze(0)` 函数。