pytorch 交叉熵

在PyTorch中，交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）用于度量分类问题中模型输出和真实标签之间的差异。它结合了softmax函数和交叉熵函数的计算。在这个过程中，首先将模型的输出通过softmax函数转化为概率分布，然后将转化后的概率分布与真实标签计算交叉熵损失。这个过程可以通过PyTorch中的CrossEntropyLoss()函数来实现。

使用CrossEntropyLoss()函数时，你需要注意以下几点：
1. 通常情况下，模型的输出是一个未经过softmax处理的向量。在使用CrossEntropyLoss()之前，需要使用softmax函数将其转化为概率分布。
2. 真实标签通常以整数形式给出，表示类别的索引值。在计算交叉熵损失时，PyTorch会将其转化为one-hot编码形式。
3. CrossEntropyLoss()函数会自动将模型的输出和真实标签进行计算，并返回一个标量，表示模型的输出和真实标签之间的差异。你可以通过调用.backward()方法来计算梯度，并使用优化算法来更新模型的参数。

通过使用CrossEntropyLoss()函数，我们可以更方便地计算模型在分类问题中的损失，并借助梯度下降算法来优化模型的训练过程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [交叉熵的数学原理及应用——pytorch中的CrossEntropyLoss()函数](https://blog.csdn.net/weixin_30691871/article/details/95510534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38611812/12849994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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