python nn.CrossEntropyLoss()函数功能

`nn.CrossEntropyLoss()`函数是一个常用的损失函数，用于多分类问题。它将softmax函数和负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）结合在了一起。

该函数的功能是计算预测值与真实值之间的差异，即损失值。在多分类问题中，输入模型的是一个概率分布，表示每个类别的概率。而真实值是一个one-hot编码的向量，其中只有一个元素为1，其余为0。

`nn.CrossEntropyLoss()`的计算方式为：首先对输入的概率分布进行softmax变换，得到预测值。然后将预测值与真实值进行比较，计算每个类别上的交叉熵损失，最后对所有类别的损失求平均值作为最终的损失值。

在实际应用中，`nn.CrossEntropyLoss()`通常与优化器（如SGD、Adam等）一起使用，对模型进行训练。在训练过程中，优化器通过反向传播算法来更新模型参数，使得模型的预测结果更加接近真实值，从而降低损失值。