loss_function(score, label) 是怎么计算损失的？ score是形状（64，2）的Tensor label是形状(64)的Tensor

通常来说，计算损失的方式会根据具体的任务和模型的设计而有所不同。但是，对于形状为（64，2）的分数（score）Tensor和形状为（64）的标签（label）Tensor，我们可以使用交叉熵损失函数（cross-entropy loss）来计算损失。具体地，假设我们有 $C$ 个类别，$y_{i}$ 表示第 $i$ 个样本的真实标签，$p_{i,c}$ 表示第 $i$ 个样本属于第 $c$ 个类别的概率，那么交叉熵损失可以写成以下公式：

$$
\text{loss} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \sum_{c=1}^{C} y_{i,c} \log(p_{i,c})
$$

其中，$N$ 是样本数。对于每个样本 $i$，我们只需要取其对应的标签 $y_i$，以及在模型中对应的分数 $s_i$，并将其经过 softmax 函数得到预测的概率 $p_i$，然后将其代入上面的公式中即可计算出该样本的交叉熵损失。最后，将所有样本的损失求和并除以样本数 $N$ 即可得到最终的损失值。在代码实现中，可以使用 PyTorch 自带的交叉熵损失函数 `nn.CrossEntropyLoss()`，它会自动将 softmax 和交叉熵损失结合起来计算。

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loss_function(score, label) 是怎么计算损失的？ score是64*2的Tensor label是64*1的Tensor

loss_function(score, label) 的计算方式取决于你选择的损失函数。一般来说，你可以选择交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）、平方损失函数（Mean Squared Error Loss）等等。

举个例子，如果你选择交叉熵损失函数，那么计算方式如下：

import torch.nn.functional as F

loss = F.cross_entropy(score, label)

其中，`score` 是一个 64x2 的 Tensor，代表模型的输出结果，每一行对应一条数据的两个类别的得分（score）。`label` 是一个 64x1 的 Tensor，代表这 64 条数据的真实标签。`F.cross_entropy` 函数会根据 `score` 和 `label` 计算出交叉熵损失。这个损失函数的定义如下：

$$
\text{CE}(p, q) = -\sum_{i} p_i \log q_i
$$

其中，$p$ 是真实标签的概率分布，$q$ 是模型预测的概率分布。在这个例子中，$p$ 是一个 64x2 的矩阵，每一行只有一个元素为 1，其余为 0，表示每一条数据对应的真实标签是哪一个类别。$q$ 是一个 64x2 的矩阵，每一行是模型对这条数据两个类别的预测概率分布。计算交叉熵损失时，实际上是把每一行的两个类别的交叉熵都加起来，求和之后再取平均值，得到最终的损失。

print(tensor_data.shape, data_label1.shape) 是什么意

这行代码是用来打印两个变量的形状（shape）。`tensor_data`和`data_label1`都是NumPy数组。

`tensor_data.shape`打印了`tensor_data`的形状，即它的维度和每个维度的大小。例如，输出可能是`(100, 50, 3)`，表示`tensor_data`是一个三维数组，其中第一个维度大小为100，第二个维度大小为50，第三个维度大小为3。

同样，`data_label1.shape`打印了`data_label1`的形状。它可以告诉你关于`data_label1`数组的维度和大小的信息。