torch.nn.CrossEntropyLoss内部如何使用输入的两个向量进行计算？

`torch.nn.CrossEntropyLoss` 是一个用于多分类问题的损失函数，它将输入的两个向量进行计算，得到一个标量作为损失值。

具体地，`torch.nn.CrossEntropyLoss` 的计算过程如下：

1. 首先，输入向量 `input` 经过 `softmax` 函数处理后，得到一个概率分布向量，表示每个类别的概率分布。

2. 然后，将概率分布向量和目标向量 `target` 进行比较，得到一个损失值。目标向量 `target` 是一个包含每个样本的类别标签的向量，每个元素的取值为类别的索引值。

3. 损失值的计算公式为：$L = -\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}\log(\frac{\exp(input_{n,target_n})}{\sum_{j=1}^{C}\exp(input_{n,j})})$，其中 $N$ 表示样本数，$C$ 表示类别数，$input_{n,j}$ 表示第 $n$ 个样本属于第 $j$ 个类别的得分，$target_n$ 表示第 $n$ 个样本的真实类别。

4. 最终的损失值为 $L$。

这个计算过程实现了一个交叉熵损失函数的计算，它不仅被广泛应用于多分类问题中，还被用于二分类问题中。

相关问题

a=torch.tensor([0]) b=torch.tensor([[0.1,0.9]]) c=nn.CrossEntropyLoss() d=c(b,a) print(d)的计算过程

首先，我们来分解这个PyTorch代码片段的计算过程：

a = torch.tensor([0])  # 创建一个标量张量，值为0
b = torch.tensor([[0.1, 0.9]])  # 创建一个二维张量，值为[0.1, 0.9]

c = nn.CrossEntropyLoss()  # 初始化一个交叉熵损失函数，用于分类任务

# 在这里，a通常被视为模型的预测概率分布（尽管它只有一个类别），而b是一个单样本的标签张量，假设是形状(1, 2)，因为有两分类。
# 当我们将a传递给CrossEntropyLoss()时，由于a是一个一维向量而不是概率分布，这将导致错误，因为它期望的是一个二维张量，其中每一行代表一个样本的概率分布。

# d = c(b, a) 这一行会抛出错误，因为在实际的训练中，我们应该提供一个概率分布作为预测（例如，通过softmax激活后的结果），而不是单一的标量。

所以，当你运行这段代码时，会遇到`RuntimeError: expected at least 2D input (got 1D)`的错误，因为张量a的维度不符合交叉熵损失的要求。

def doTrainSubClassOf(self, ids): concept_embs_a = self.concept_vec(ids[[0,2],:]) concept_embs_b = self.concept_vec(ids[[1, 3], :]) radius_a = concept_embs_a[:, :, -1] radius_b = concept_embs_b[:, :, -1] concept_embs_a = concept_embs_a[:, :, :-1] concept_embs_b = concept_embs_b[:, :, :-1] if self.args.pnorm==1: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + torch.abs(radius_a) - torch.abs(radius_b)) else: dis = F.relu(norm(concept_embs_a - concept_embs_b,pnorm=self.args.pnorm) + radius_a ** 2 - radius_b ** 2) loss = F.relu(dis[0] + self.args.margin_sub - dis[1]).sum() return loss改为分类损失

如果你想将上述代码改为分类损失，可以使用交叉熵损失函数。首先，将两个类别的概念向量拼接在一起，这样就得到了一个大小为 (2, batch_size, embedding_size) 的张量。然后，将这个张量传入一个全连接层，输出大小为 (2, batch_size, num_classes)，其中 num_classes 是你的分类数量。最后，将输出张量传入交叉熵损失函数中，同时将真实标签传入，即可计算损失。下面是修改后的代码：

def doTrainSubClassOf(self, ids, labels):
    concept_embs_a = self.concept_vec(ids[[0,2],:])
    concept_embs_b = self.concept_vec(ids[[1, 3], :])
    radius_a = concept_embs_a[:, :, -1]
    radius_b = concept_embs_b[:, :, -1]
    concept_embs_a = concept_embs_a[:, :, :-1]
    concept_embs_b = concept_embs_b[:, :, :-1]
    
    # Concatenate two classes' embeddings
    concept_embs = torch.cat([concept_embs_a, concept_embs_b], dim=0)
    
    # Pass through a fully connected layer
    logits = self.fc(concept_embs)
    
    # Calculate cross-entropy loss
    loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    loss = loss_fn(logits, labels)
    
    return loss