nn.crossentropyloss()代码

`nn.CrossEntropyLoss()` 是一个深度学习库 PyTorch 中的损失函数，用于多分类任务。它将输入和目标标签作为输入，并计算输出与目标之间的交叉熵损失。

以下是 `nn.CrossEntropyLoss()` 的示例代码：

import torch.nn as nn

# 定义模型输出和目标标签
outputs = torch.randn(5, 10) # 5个样本，10个类别
targets = torch.randint(0, 10, (5,)) # 目标标签为5个样本的10个类别中的一个

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

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

在上述代码中，`outputs` 是模型的输出，它的形状为 `(5, 10)`，其中 5 表示样本数，10 表示类别数。 `targets` 是目标标签，它的形状为 `(5,)`，其中每个元素表示一个样本的标签。`loss_fn` 是使用 `nn.CrossEntropyLoss()` 定义的损失函数。最后，`loss` 是计算得到的交叉熵损失。

相关问题

nn.CrossEntropyLoss()代码

nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于多分类问题。它的作用是计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。该函数的使用方式如下：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)

其中，output是模型的输出结果，target是真实标签。交叉熵损失函数会自动将target转换成LongTensor类型。在计算损失时，会首先对output进行softmax操作，然后计算交叉熵损失。

nn.CrossEntropyLoss()函数有一些可选参数，例如weight、ignore_index、reduction等，可以根据需要进行设置。具体的参数含义可以参考和。

总结起来，nn.CrossEntropyLoss()是一个用于多分类问题的损失函数，通过计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失来评估模型的性能。在使用时需要注意输入的类型和形状是否符合要求。

nn.CrossEntropyLoss

在 PyTorch 中，`nn.CrossEntropyLoss` 是一个常用的损失函数，通常用于多分类问题中。该函数将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起，可以直接计算神经网络的输出和真实标签之间的交叉熵损失。

`nn.CrossEntropyLoss` 的输入包括两个部分：神经网络的输出和真实标签。其中，神经网络的输出是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的张量，其中 `batch_size` 表示批次大小，`num_classes` 表示类别数；真实标签是一个长度为 `batch_size` 的一维张量，其中每个元素的取值范围为 `[0, num_classes-1]`。

使用 `nn.CrossEntropyLoss` 可以在训练过程中方便地计算损失值，并且该函数还可以自动进行反向传播求导。下面是一个简单的使用 `nn.CrossEntropyLoss` 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义神经网络的输出和真实标签
outputs = torch.randn(10, 5)  # batch_size=10, num_classes=5
labels = torch.tensor([2, 4, 1, 0, 3, 2, 2, 1, 4, 0])

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

# 计算损失值
loss = criterion(outputs, labels)

# 打印损失值
print(loss.item())

在上面的示例中，`outputs` 的形状为 `(10, 5)`，表示有 10 个样本，每个样本有 5 个类别的输出得分。`labels` 是一个长度为 10 的一维张量，表示 10 个样本的真实标签。定义损失函数时，我们直接使用 `nn.CrossEntropyLoss()`，不需要额外设置参数。使用 `loss.item()` 可以得到一个标量，表示该批次样本的平均交叉熵损失。