loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0)))怎么理解

这段代码是用来计算分类任务中的损失函数，其中class_output是模型的输出，label是真实标签。nn.NLLLoss()是负对数似然损失函数，它的作用是将模型输出的概率转化为对数概率，并计算真实标签的对数概率的负数作为损失值。label.type_as(y_hat).view(label.size(0))是将真实标签转化为模型输出的形状，以便进行计算。整个表达式的含义是将模型输出的概率与真实标签的对数概率进行比较，计算损失值。

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def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss详细解释

这是一个计算交叉熵损失函数的函数，输入参数包括线性输出、标签和权重。函数中使用了PyTorch的log_softmax和softmax函数，计算出类别输出和每个样本属于第二类的概率。然后找到类别输出中概率最大的类别，作为预测结果。