用pytroch写一个多类别分类的softmax损失函数

多类别分类任务中，softmax损失函数也是常用的一种损失函数。与交叉熵损失函数类似，softmax损失函数也可以使用PyTorch内置的函数 `nn.CrossEntropyLoss()` 来实现。不过需要注意的是，在使用 `nn.CrossEntropyLoss()` 函数时，模型的输出应该是未经过softmax变换的原始分数（即logits）。

如果需要手动实现softmax损失函数，可以使用PyTorch提供的 `nn.LogSoftmax()` 函数将模型输出转化为对数概率值，然后使用 `nn.NLLLoss()` 函数计算负对数似然损失值，代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义损失函数
loss_fn = nn.NLLLoss()

# 计算模型预测结果
outputs = model(inputs)

# 将输出转化为对数概率值
log_probs = nn.LogSoftmax(dim=1)(outputs)

# 计算损失值
loss = loss_fn(log_probs, labels)

其中，`inputs` 是模型的输入，`labels` 是真实的标签。在这里，`outputs` 是模型的预测结果，`nn.LogSoftmax(dim=1)` 函数会自动将其转换为对数概率值。最终的 `loss` 变量即为计算得到的损失值。