nn.crossentropyloss示例

nn.CrossEntropyLoss是一个用于多分类问题的损失函数，在PyTorch中广泛使用。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。

例如，如果我们有一个包含N个类别的分类问题，输入模型的输出是大小为(N,)的张量，每个元素表示该类别的预测概率。真实标签是一个大小为(N,)的张量，其中只有一个元素是1，其余元素都是0，表示真实类别。

nn.CrossEntropyLoss的计算过程如下：
1. 首先，将模型的输出张量通过softmax函数，得到每个类别的预测概率。
2. 然后，根据真实标签的索引，从预测概率张量中取出对应的预测概率。
3. 最后，将取出的预测概率通过负对数函数求取对数似然损失。

相比于手动计算softmax和负对数似然损失，nn.CrossEntropyLoss提供了更简洁和高效的实现方式。

以下是一个nn.CrossEntropyLoss的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型输出和真实标签
outputs = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.8, 0.1, 0.1]])
targets = torch.tensor([0, 1])

# 定义损失函数
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_func(outputs, targets)

print(loss)

输出结果为:

tensor(1.0646)