当两个三维数组想用F.nll_loss计算损失该如何设置

如果你有两个三维数组，并且想使用 `F.nll_loss` 计算损失，你需要将它们转换为二维形状以满足函数的要求。以下是一种可能的方法：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设有两个三维数组 output1 和 output2，形状为 (batch_size, sequence_length, num_classes)
output1 = torch.randn(2, 5, 3)
output2 = torch.randn(2, 5, 3)

# 将三维数组转换为二维形状 (batch_size * sequence_length, num_classes)
output1_flat = output1.view(-1, output1.size(2))
output2_flat = output2.view(-1, output2.size(2))

# 假设有对应的目标值 target，形状为 (batch_size, sequence_length)
target = torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 1], [2, 1, 0, 2, 0]])

# 将目标值展平为一维形状 (batch_size * sequence_length)
target_flat = target.view(-1)

# 使用 F.nll_loss 计算损失
loss = F.nll_loss(output1_flat, target_flat) + F.nll_loss(output2_flat, target_flat)

print(loss.item())

在上述代码中，我们首先使用 `view` 函数将三维数组 `output1` 和 `output2` 转换为二维形状 `(batch_size * sequence_length, num_classes)`。然后，我们使用 `view` 函数将目标值 `target` 展平为一维形状 `(batch_size * sequence_length)`。

最后，我们使用 `F.nll_loss` 函数计算每个三维数组与目标值的损失，并将它们相加以得到最终的损失值。请注意，这里假设两个三维数组的损失权重相同，如果需要不同的权重，可以根据具体需求进行调整。