pytorch CEloss

PyTorch中的CELoss代表交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）。交叉熵损失函数通常用于多分类问题中的模型训练。它衡量了模型的输出概率分布与真实标签的差异，帮助优化模型参数以使预测结果更接近真实标签。

在PyTorch中，可以通过torch.nn.CrossEntropyLoss类来使用交叉熵损失函数。这个类将softmax函数和交叉熵损失结合在一起，方便计算和使用。

以下是一个使用交叉熵损失函数进行多分类任务训练的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设有10个类别
num_classes = 10

# 定义模型
model = YourModel()

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练循环
for inputs, labels in dataloader:
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

在这个示例中，模型的输出是一个大小为(num_samples, num_classes)的张量，labels是一个大小为(num_samples,)的张量，包含了每个样本的真实类别标签。交叉熵损失函数将模型的输出和真实标签作为输入，计算出一个标量损失值。然后，使用反向传播和优化器来更新模型的参数，从而最小化损失值。

希望这个示例能对你理解PyTorch中的交叉熵损失函数有所帮助！如有更多问题，请随时提问。