如果标签是2维的，不是onehot表示，如何使用pytorch实现计算交叉熵损失

如果你的标签是二维的而不是one-hot编码，通常意味着它们是类别级别的多维度标签，比如每个样本有多个相关的类别。在PyTorch中，可以使用`nn.CrossEntropyLoss`函数来处理这种类型的多标签分类任务，但是需要稍作调整。

首先，你需要创建一个`CrossEntropyLoss`实例。然后，在计算损失之前，你需要将目标标签转换成概率分布。这通常是通过`softmax`激活函数完成，如果模型的最后一层不是`softmax`，那么你应该添加一个。同时，输入的概率预测应该是一个logits形式的张量。

假设你的模型预测（模型输出）记为`logits`，目标标签（未经one-hot编码）记为`targets`，可以按照以下步骤操作：

import torch
from torch.nn import CrossEntropyLoss

# 假设logits形状为(batch_size, num_classes)
loss_fn = CrossEntropyLoss()

# 将 targets 转换为概率分布
num_classes = logits.size(1)  # 获取类别数
probs = torch.softmax(logits, dim=1)

# 计算损失
targets_one_hot = torch.zeros_like(probs)  # 初始化全零张量用于存储one-hot版本
targets_one_hot.scatter_(1, targets.unsqueeze(1), 1)  # 使用scatter_方法填充对应的类别位置

loss = loss_fn(probs, targets_one_hot)

这里的关键点是，`scatter_(1, targets.unsqueeze(1), 1)`会将每个样本的目标类别置为1，其他类别置为0，形成one-hot向量。