nn.crossentropyloss().item()

交叉熵损失函数是用于分类问题的常见损失函数之一。对于神经网络模型的输出和目标标签，交叉熵损失函数可测量模型输出与目标标签之间的差异。

在 PyTorch 中，`nn.CrossEntropyLoss()` 是一个用于计算交叉熵损失的类。使用该类创建一个损失函数实例后，可以调用 `item()` 方法来获取损失的标量值。

所以，`nn.CrossEntropyLoss().item()` 会返回交叉熵损失的值，以标量形式表示。

相关问题

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。

criterion = nn.CrossEntropyLoss

在深度学习中，交叉熵（Cross-entropy）是一种常用的损失函数，用于测量两个概率分布之间的差异。在PyTorch中，`nn.CrossEntropyLoss`是一个用于计算交叉熵损失的类。

`nn.CrossEntropyLoss`通常用于多分类问题中，其中模型需要将输入分为多个类别中的一个。它将模型的输出视为一个概率分布，使用交叉熵损失来衡量模型输出与真实标签之间的差异。具体来说，`nn.CrossEntropyLoss`的输入需要包含两个部分：模型的输出和真实标签。

下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 构造模拟数据
x = torch.randn(10, 5)  # 10个样本，每个样本5个特征
y = torch.randint(5, (10,))  # 10个样本的真实标签，5个类别

# 定义模型
model = nn.Linear(5, 5)  # 5个特征输入，5个类别输出

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = criterion(output, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print("Epoch {}, loss: {:.4f}".format(epoch, loss.item()))

这段代码中，我们首先使用`torch.randn()`和`torch.randint()`构造了一个模拟数据集，其中`x`代表输入特征，`y`代表真实标签。然后，我们使用`nn.Linear()`定义了一个简单的线性模型，输入特征有5个，输出类别有5个。接着，我们使用`nn.CrossEntropyLoss()`定义了一个交叉熵损失函数，并使用`optim.SGD()`定义了一个随机梯度下降优化器。

最后，我们进行了10次迭代训练，每次迭代都计算模型输出和真实标签之间的交叉熵损失，并进行反向传播和梯度更新。在输出结果中，我们可以看到每次迭代的损失值。