nn.CrossEntropyLoss()代码

nn.CrossEntropyLoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于多分类问题。它的作用是计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失。该函数的使用方式如下：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)

其中，output是模型的输出结果，target是真实标签。交叉熵损失函数会自动将target转换成LongTensor类型。在计算损失时，会首先对output进行softmax操作，然后计算交叉熵损失。

nn.CrossEntropyLoss()函数有一些可选参数，例如weight、ignore_index、reduction等，可以根据需要进行设置。具体的参数含义可以参考和。

总结起来，nn.CrossEntropyLoss()是一个用于多分类问题的损失函数，通过计算预测结果与真实标签之间的交叉熵损失来评估模型的性能。在使用时需要注意输入的类型和形状是否符合要求。