nn.crossentropyloss()输入参数

nn.CrossEntropyLoss()的输入参数通常是两个张量：模型的输出和标签。

模型的输出是一个(batch_size, num_classes)的张量，其中batch_size指批次中的样本数量，num_classes指分类问题中的类别数量。

标签是一个(batch_size,)的张量，包含了每个样本的类别标签。标签的取值范围应当是从0到num_classes-1之间的整数。

举个例子，如果有一个分类问题，共有3个类别（num_classes=3），一批次中有4个样本（batch_size=4），那么模型输出和标签的形状分别为：

模型输出：(4, 3)
标签：(4,)

在使用nn.CrossEntropyLoss()时，它会自动计算交叉熵损失，并返回一个标量张量作为损失值。

相关问题

nn.CrossEntropyLoss()参数

nn.CrossEntropyLoss()的参数包括：
- weight：一个尺寸为[C]的一维张量，其中C是类别数量。可以用于对不同类别进行加权。
- ignore_index：一个整数，用于指定某些目标类别应被忽略，例如填充或掩码标记。
- reduction：指定如何聚合输出，可选值包括"none"、"mean"和"sum"。默认值为"mean"。如果设置为"none"，则返回样本级别的loss；如果设置为"mean"，则返回样本级别的平均loss；如果设置为"sum"，则返回样本级别的总loss。

注意，输入和目标都应该是尺寸为[N, C]的张量，其中N是批量大小。如果目标是尺寸为[N]的一维张量，那么它将被转换为尺寸为[N, C]的one-hot编码张量。

nn.crossentropyloss()输入

nn.CrossEntropyLoss()函数的输入包括两个参数：input和target。其中，input是一个二维的张量，形状为(batch_size, num_classes)，表示模型的输出；target是一个一维的张量，形状为(batch_size,)，表示真实标签。具体来说，input是模型对每个类别的得分，而target是真实类别的索引。