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。