loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()代码解析

`nn.CrossEntropyLoss()`是一个用于计算交叉熵损失的PyTorch函数。它通常用于多分类问题中，其中模型的输出是一个概率分布，而标签是一个类别索引。该函数将模型的输出和标签作为输入，并计算它们之间的交叉熵损失。

具体来说，`nn.CrossEntropyLoss()`的输入包括两个张量：模型的输出和标签。模型的输出应该是一个大小为`(batch_size, num_classes)`的张量，其中`batch_size`是批量大小，`num_classes`是类别数量。标签应该是一个大小为`(batch_size,)`的张量，其中每个元素都是一个类别索引，范围从0到`num_classes-1`。

`nn.CrossEntropyLoss()`的输出是一个标量张量，表示模型输出和标签之间的平均交叉熵损失。如果`reduce`参数设置为`False`，则输出将是一个大小为`(batch_size,)`的张量，其中包含每个样本的交叉熵损失。

下面是一个使用`nn.CrossEntropyLoss()`的示例代码：

import torch.nn as nn
import torch

# 模型输出和标签
outputs = torch.randn(10, 5)
labels = torch.randint(5, (10,))

# 定义损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, labels)

print(loss)