nn.CrossEntropyLoss()函数的作用是什么？

nn.CrossEntropyLoss()函数的作用是计算交叉熵损失。交叉熵损失是一种常用的损失函数，通常用于多分类问题中，用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。该函数的输入包括预测值和真实值，预测值是一个(batch, dim)的张量，其中dim表示要分类的总类别数，真实值是一个(batch)的张量，直接传递类别id而不是one-hot形式表示。在训练过程中，可以通过指定权重参数来平衡不同类别样本的重要性，并且还可以通过指定ignore_index参数来忽略某个真实值。最后，可以通过reduction参数指定损失的降维方式，包括none（不降维，返回和真实值相同形状）、mean（对一个batch的损失求均值）和sum（对一个batch的损失求和）。