categorical cross entropy pytorch实现

在PyTorch中，可以使用`nn.CrossEntropyLoss()`函数来实现分类交叉熵损失函数。

例如，假设我们有一个大小为`batch_size` x `num_classes`的张量`y_pred`，表示模型对输入样本的预测结果，以及一个大小为`batch_size`的张量`y_true`，表示样本的真实标签。我们可以如下定义损失函数：

import torch.nn as nn

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(y_pred, y_true)

其中，`nn.CrossEntropyLoss()`函数会自动将`y_pred`张量的最后一维视为类别维，即`num_classes`，并将其与`y_true`张量进行比较，计算交叉熵损失。返回的`loss`是一个标量张量，表示整个batch的平均损失。

相关问题

categorical_crossentropy的具体代码

`categorical_crossentropy` 是一个常用的用于多分类问题的损失函数，其具体实现代码如下：

import torch
import torch.nn.functional as F

def categorical_crossentropy(pred, target):
    # 将预测值和目标值都展平为二维张量
    pred = pred.view(-1, pred.size(-1))
    target = target.view(-1)

    # 使用交叉熵计算损失
    loss = F.cross_entropy(pred, target)

    return loss

其中，`pred` 是模型的预测值，形状为 `(batch_size, num_classes)`；`target` 是目标值，形状为 `(batch_size,)`，其中每个元素的取值范围为 `0~num_classes-1`。函数中使用了 PyTorch 中的 `F.cross_entropy()` 方法来计算交叉熵损失。

注意，`categorical_crossentropy` 函数的输入张量需要是 PyTorch 张量，而且其形状必须是 `(batch_size, num_classes)` 和 `(batch_size,)`，否则需要根据实际情况进行调整。

CrossEntropyLoss(softmax=False)报错没有softmax这个参数

在PyTorch中，`CrossEntropyLoss`的默认行为是进行softmax操作，因此不需要设置`softmax`参数。如果你想要禁用softmax操作，则可以将`softmax`参数设置为`False`。但是，这个参数只在TensorFlow中的`categorical_crossentropy`函数中存在。在PyTorch中，如果你想自定义损失函数的话，可以使用`nn.NLLLoss`和`nn.LogSoftmax`来手动实现CrossEntropyLoss。