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

torch.nn.crossentropyloss

torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中常用的交叉熵损失函数之一。它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数，用于多分类问题的训练中。交叉熵损失函数常用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

在torch.nn.CrossEntropyLoss中，输入的形状为(batch_size, num_classes)，其中batch_size是每个训练批次的样本数量，num_classes是分类的类别数量。在训练过程中，模型输出的结果会通过torch.nn.LogSoftmax函数进行处理，得到对应的概率分布。然后，模型预测的概率分布与真实标签之间会被计算交叉熵损失。

交叉熵损失函数的计算公式如下：
loss = -sum(y_true * log(y_pred))
其中，y_true是真实标签的概率分布，y_pred是模型预测的概率分布。

torch.nn.CrossEntropyLoss会自动将模型输出的概率分布进行归一化，并进行log运算。因此，在使用torch.nn.CrossEntropyLoss时，不需要手动应用torch.nn.LogSoftmax函数。

需要注意的是，torch.nn.CrossEntropyLoss函数的输入不包含softmax层。如果模型的最后一层是softmax层，可以直接使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算损失。如果模型的最后一层是logits层（未经过softmax激活），可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss配合torch.nn.LogSoftmax来计算损失。

总结起来，torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中用于多分类问题训练的交叉熵损失函数，它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数，并且可以适用于不同形式的模型输出。

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。