nn.CrossEntropyLoss()干什么用

nn.CrossEntropyLoss() 是在神经网络的分类问题中常用的一个损失函数，它将模型预测的输出值与真实的类别标签进行比较，计算出预测的输出值与真实标签之间的差距（损失），用于训练模型并优化模型参数。具体来说，它是一个把softmax运算和交叉熵损失计算结合在一起的函数。

相关问题

nn.CrossEntropyLoss()与F.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()和F.CrossEntropyLoss()是PyTorch中用于计算交叉熵损失的两个函数。它们的功能是相同的，但用法略有不同。

nn.CrossEntropyLoss()是一个类，可以实例化为一个对象，然后可以调用该对象的forward()方法来计算交叉熵损失。该方法接受两个参数：输入数据和目标数据。输入数据是一个(batch_size, num_classes)的张量，表示模型的输出概率分布；目标数据是一个(batch_size,)的张量，表示实际的类别标签。

F.CrossEntropyLoss()是一个函数，可以直接调用来计算交叉熵损失。该函数接受三个参数：模型的输出概率分布、实际的类别标签和一个可选的权重张量。与nn.CrossEntropyLoss()相比，F.CrossEntropyLoss()不需要实例化对象，直接调用即可。

loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()中的 torch.nn.CrossEntropy是什么意思

torch.nn.CrossEntropy是一个损失函数，它被广泛应用于分类问题中。它结合了softmax函数和负对数似然损失函数，可以用来计算模型输出的概率分布与真实标签分类之间的差距。而torch.nn.CrossEntropyLoss()则是一个具体实现了torch.nn.CrossEntropy的PyTorch损失函数类。