classification loss, Equation (4) of the paper cls_criterion = nn.NLLLoss() input_res = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.resSize) input_att = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.attSize) noise = torch.FloatTensor(opt.batch_size, opt.nz) one = torch.FloatTensor([1]) mone = one * -1 input_label = torch.LongTensor(opt.batch_size)

这段代码用于定义用于分类任务的损失函数以及创建一些输入变量。

首先，代码创建了一个用于分类任务的损失函数`cls_criterion`，采用的是负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，简称NLLLoss）。NLLLoss通常用于多分类问题，它将输入视为log概率，并计算真实标签的负对数概率的平均值作为损失。

接下来，代码创建了一些输入变量：
- `input_res`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.resSize)`的浮点型张量，用于存储图像的特征。
- `input_att`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.attSize)`的浮点型张量，用于存储属性的特征。
- `noise`是一个大小为`(opt.batch_size, opt.nz)`的浮点型张量，用于存储噪声向量。
- `one`是一个包含值为1的浮点型张量。
- `mone`是一个包含值为-1的浮点型张量。
- `input_label`是一个大小为`opt.batch_size`的长整型张量，用于存储输入样本的标签。

这些输入变量将在模型训练过程中用于计算损失和更新参数。在使用这些变量之前，需要根据具体情况进行初始化或填充数据。

相关问题

criterion=nn.NLLLoss()

This code initializes an instance of the negative log likelihood (NLL) loss function from the PyTorch neural network (nn) library. The NLL loss function is commonly used in classification tasks where the output of the network is a probability distribution over classes. It calculates the negative log probability of the true class label, which is a way to measure how well the model is able to predict the correct class. The criterion variable can then be used as the loss function in the training loop of a neural network.