loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()参数

`nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch中的一个损失函数，它的参数如下：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')

其中，各参数的含义如下：

- `weight`：一个一维张量，用于指定每个类别的权重。默认为`None`，表示所有类别的权重都为1。
- `size_average`和`reduce`：这两个参数已经被废弃，现在使用`reduction`参数代替。`reduction`参数用于指定损失函数的计算方式，可选值为`'none'`、`'mean'`和`'sum'`。默认值为`'mean'`，表示对所有样本的损失取平均值。
- `ignore_index`：一个整数，用于指定忽略某个类别的损失。默认值为`-100`，表示不忽略任何类别的损失。

因此，如果要使用默认参数创建一个`nn.CrossEntropyLoss()`对象，可以直接使用以下代码：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

相关问题

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

这是一个用于计算交叉熵损失的 PyTorch 损失函数。交叉熵损失通常用于分类问题中，它的计算方式是将模型输出的概率分布与目标值的概率分布进行比较，得出它们之间的距离。在训练过程中，我们希望模型输出的概率分布与目标值的概率分布尽可能地接近，因此我们需要最小化它们之间的距离，也就是交叉熵损失。在使用交叉熵损失函数时，模型的输出应该是未经过 softmax 处理的原始输出，而不是已经经过 softmax 处理的概率分布。

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()代码解析

`nn.CrossEntropyLoss()`是一个用于计算交叉熵损失的PyTorch函数。它通常用于多分类问题中，其中模型的输出是一个概率分布，而标签是一个类别索引。该函数将模型的输出和标签作为输入，并计算它们之间的交叉熵损失。

具体来说，`nn.CrossEntropyLoss()`的输入包括两个张量：模型的输出和标签。模型的输出应该是一个大小为`(batch_size, num_classes)`的张量，其中`batch_size`是批量大小，`num_classes`是类别数量。标签应该是一个大小为`(batch_size,)`的张量，其中每个元素都是一个类别索引，范围从0到`num_classes-1`。

`nn.CrossEntropyLoss()`的输出是一个标量张量，表示模型输出和标签之间的平均交叉熵损失。如果`reduce`参数设置为`False`，则输出将是一个大小为`(batch_size,)`的张量，其中包含每个样本的交叉熵损失。

下面是一个使用`nn.CrossEntropyLoss()`的示例代码：

import torch.nn as nn
import torch

# 模型输出和标签
outputs = torch.randn(10, 5)
labels = torch.randint(5, (10,))

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

# 计算损失
loss = loss_fn(outputs, labels)

print(loss)