torch.nn.CrossEntropyLoss()

`torch.nn.CrossEntropyLoss()` 是一个用于多分类问题的损失函数。它结合了 `nn.LogSoftmax()` 和 `nn.NLLLoss()` 两个函数，用于计算一个 softmax 分类器的负对数似然损失。它的输入是模型预测的类别分数和真实的类别标签，输出是一个标量，表示模型预测的不确定性和真实标签之间的距离。在训练分类模型时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法最小化该损失函数来更新模型参数。

相关问题

torch.nn.CrossEntropyLoss

torch.nn.CrossEntropyLoss是一个在PyTorch中用于多类别分类任务的损失函数。它结合了softmax函数和交叉熵损失，用于计算预测值与真实标签之间的差异。

在使用CrossEntropyLoss时，通常需要将模型的输出通过softmax函数进行归一化，然后与真实标签进行比较。该函数会自动为每个类别计算交叉熵损失，并返回一个标量值作为整体的损失。

该损失函数的目标是最小化预测值与真实标签之间的差异，从而提高模型在分类任务上的准确性。

torch.nn.CrossEntropyLoss返回值

`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的是一个标量张量，表示计算得到的损失值。具体来说，它返回的是一个在整个批次（batch）数据上计算得到的平均损失。

例如，如果你有一个大小为N的批次数据，其中N是批次大小，那么`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的标量值就是整个批次数据上的平均损失。

以下是一个示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设有一个模型输出和真实标签
model_output = torch.randn(100, 10)  # 假设有100个样本，10个类别
true_labels = torch.randint(0, 10, (100,))  # 假设真实标签是随机生成的

# 创建CrossEntropyLoss对象
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_fn(model_output, true_labels)

print(loss)  # 打印计算得到的损失值

输出会是一个标量张量，表示整个批次数据上的平均损失。

希望这样能解答您的问题！如果您还有其他疑问，请随时提问。