nn.CrossEntropyLoss() 是什么意思

nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于多分类问题。它将输入和目标标签作为参数，并计算出一个标量值作为损失值。具体来说，它使用了交叉熵损失函数来度量模型输出与真实标签之间的差异。

交叉熵损失函数是一种常用的分类损失函数，特别适用于多分类问题。它基于信息论中的概念，通过计算模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的交叉熵来度量它们之间的差异。交叉熵损失函数越小，表示模型输出的概率分布与真实标签的概率分布越接近，模型的分类性能越好。

在使用nn.CrossEntropyLoss()时，通常需要将模型的输出结果和真实标签作为输入。模型的输出结果是一个概率分布，可以通过softmax函数将其转化为概率值。而真实标签通常是一个整数，表示样本所属的类别。nn.CrossEntropyLoss()会自动将真实标签转化为one-hot编码形式，并计算交叉熵损失。