nn.CrossEntropyLoss()的输入及输入的大小

`nn.CrossEntropyLoss()`是一个损失函数，它通常用于多分类问题中。其输入包括两个 tensor：模型的预测值和真实标签。预测值是一个大小为 `(batch_size, num_classes)` 的 tensor，表示模型对每个可能的类别的预测概率。真实标签是一个大小为 `(batch_size,)` 的 tensor，其中每个元素是一个表示样本真实类别的整数。

`nn.CrossEntropyLoss()` 的输入不包括类别数量，该信息从预测值 tensor 的形状中自动推断出来。

例如，如果有一个大小为 `(32, 10)` 的预测值 tensor 和一个大小为 `(32,)` 的真实标签 tensor，表示有 32 个样本，每个样本有 10 个可能的类别，那么可以使用以下代码计算损失：

import torch.nn as nn

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(predictions, labels)

其中，`predictions` 是大小为 `(32, 10)` 的预测值 tensor，`labels` 是大小为 `(32,)` 的真实标签 tensor。`loss` 是一个标量 tensor，表示所有样本的平均损失。

相关问题

torch.nn.CrossEntropyLoss怎样输入

在 PyTorch 中使用 `torch.nn.CrossEntropyLoss` 时，通常需要将模型的输出张量和对应的目标标签张量作为输入。具体来说，输入应该是两个张量：

1. 模型的输出张量，它通常是一个形状为 `(batch_size, num_classes)` 的二维张量，其中 `batch_size` 表示批量大小，`num_classes` 表示分类的类别数。

2. 对应的目标标签张量，它通常是一个形状为 `(batch_size, )` 的一维张量，其中每个元素都是一个整数，表示当前样本的真实类别。

例如，假设你有一个模型输出张量 `output`，形状为 `(4, 10)`，表示批量大小为 4，一共有 10 个类别。假设对应的目标标签张量为 `target`，形状为 `(4, )`，则可以使用以下代码计算交叉熵损失：

import torch.nn as nn

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

其中 `loss` 表示计算得到的交叉熵损失。

nn.crossentropyloss示例

nn.CrossEntropyLoss是一个用于多分类问题的损失函数，在PyTorch中广泛使用。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。

例如，如果我们有一个包含N个类别的分类问题，输入模型的输出是大小为(N,)的张量，每个元素表示该类别的预测概率。真实标签是一个大小为(N,)的张量，其中只有一个元素是1，其余元素都是0，表示真实类别。

nn.CrossEntropyLoss的计算过程如下：
1. 首先，将模型的输出张量通过softmax函数，得到每个类别的预测概率。
2. 然后，根据真实标签的索引，从预测概率张量中取出对应的预测概率。
3. 最后，将取出的预测概率通过负对数函数求取对数似然损失。

相比于手动计算softmax和负对数似然损失，nn.CrossEntropyLoss提供了更简洁和高效的实现方式。

以下是一个nn.CrossEntropyLoss的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型输出和真实标签
outputs = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.8, 0.1, 0.1]])
targets = torch.tensor([0, 1])

# 定义损失函数
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_func(outputs, targets)

print(loss)

输出结果为:

tensor(1.0646)