Unet多分类中，输入数据shape是[1,1,64,64,64]，模型预测输出shape是[1,3,64,64,64],标签shape是[1,1，64,64,64]，如何用nn.CrossEntropyLoss()计算损失函数

在使用`nn.CrossEntropyLoss()`计算损失函数时，输入的标签应该是一个长为 `(N,)` 的一维张量，其中 `N` 是输入数据中样本的数量。在多分类任务中，每个样本有多个类别，因此需要将标签进行 one-hot 编码。因此，需要将形状为 `[1, 1, 64, 64, 64]` 的标签进行转换，将每个像素点的标签转换为一个长度为类别数的向量。可以使用 `torch.nn.functional.one_hot()` 函数将标签进行 one-hot 编码。

具体来说，可以使用以下代码计算损失函数：

import torch.nn.functional as F

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 将标签进行 one-hot 编码
label_onehot = F.one_hot(label.long(), num_classes=3) # 假设有3个类别

# 将输入数据和标签转换为同一形状
input_data = input_data.view(-1, 1, 64, 64, 64) # shape: [1, 1, 64, 64, 64]
label_onehot = label_onehot.view(-1, 3, 64, 64, 64) # shape: [1, 3, 64, 64, 64]

# 计算损失函数
loss = loss_fn(input_data.squeeze(0), label_onehot.squeeze(0))

其中，`input_data` 的形状为 `[1, 1, 64, 64, 64]`，需要将其转换为 `[1, 3, 64, 64, 64]` 的形状，可以使用 `view()` 函数实现。`label_onehot` 的形状为 `[1, 3, 64, 64, 64]`，已经是 one-hot 编码后的形式，可以直接用于计算损失函数。需要注意的是，由于 `input_data` 和 `label_onehot` 的第一维都是样本数量，因此在计算损失函数时需要将它们的第一维压缩掉，即使用 `squeeze(0)` 函数。