torch.nn.CrossEntropyLoss()函数

torch.nn.CrossEntropyLoss()函数是一个用于计算交叉熵损失的函数。在深度学习中，交叉熵通常用作分类任务的损失函数。它将预测的概率分布与真实的目标标签进行比较，并计算出一个代表预测误差的损失值。

该函数的输入参数通常有两个：预测值和目标标签。预测值是一个模型对每个类别的预测概率分布，可以是未经softmax处理的输出或者是经过softmax处理后的输出。目标标签是一个包含真实类别标签的张量。

函数会自动将预测值进行softmax操作，并计算交叉熵损失。它会返回一个表示损失的标量张量。

需要注意的是，CrossEntropyLoss函数在内部会进行softmax操作，所以在输入时不需要手动进行softmax处理。

以下是一个使用CrossEntropyLoss函数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 随机生成一些示例数据
num_classes = 10
batch_size = 32
num_features = 100

preds = torch.randn(batch_size, num_classes)  # 模型的预测值
labels = torch.randint(0, num_classes, (batch_size,))  # 真实的目标标签

# 创建CrossEntropyLoss函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_fn(preds, labels)

print(loss)

这段代码中，我们首先随机生成了一些示例数据，其中preds是模型的预测值，labels是真实的目标标签。然后，我们创建了CrossEntropyLoss函数，并将预测值和目标标签作为参数传入，计算得到了损失值loss。最后，我们打印出了损失值。

希望这个回答对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。