crossentropyloss pytorch

交叉熵损失是一种用于分类问题的损失函数，它可以衡量模型输出的概率分布与真实标签的差异。在PyTorch中，可以使用CrossEntropyLoss函数来计算交叉熵损失。该函数将模型输出的概率分布和真实标签作为输入，并返回一个标量值作为损失。在训练过程中，通常将交叉熵损失作为优化器的目标函数，通过反向传播来更新模型参数，以使损失最小化。