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。

相关问题

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()

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()是什么

`nn.CrossEntropyLoss()`是一个用于计算交叉熵损失的PyTorch函数。交叉熵损失通常用于多分类问题中，它衡量了模型的预测结果与真实标签之间的差异。具体来说，交叉熵损失将模型的预测结果通过softmax函数转换为概率分布，然后与真实标签进行比较，计算出模型预测的概率分布与真实标签的差异程度。

交叉熵损失函数的公式如下：

loss(x, class) = -log(exp(x[class]) / (\sum_j exp(x[j])))

其中，`x`是模型的预测结果，`class`是真实标签的索引。

使用`nn.CrossEntropyLoss()`函数时，通常需要将模型的输出结果和真实标签作为输入。函数会自动将模型的输出结果通过softmax函数转换为概率分布，并计算出交叉熵损失。最终，可以通过调用`loss.backward()`函数来计算梯度并进行模型的参数更新。

范例：<<引用:import torch.nn as nn loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()[^1]。