nn.functional.cross_entropy

nn.functional.cross_entropy是PyTorch中的一个函数，用于计算交叉熵损失。交叉熵损失是一种常用的分类损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。在训练神经网络时，通常使用交叉熵损失作为优化目标，以最小化模型预测与真实标签之间的差距。

相关问题

torch.nn.functional.cross_entropy

torch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中的一个函数，用于计算交叉熵损失。它接受两个参数：输入和目标。输入是一个张量，包含模型的输出，目标是一个张量，包含正确的标签。该函数将输入和目标传递给softmax函数，然后计算交叉熵损失。交叉熵损失是一种常用的分类损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

nn.CrossEntropyLoss()，nn.functional.cross_entropy()二者有何区别

`nn.CrossEntropyLoss()`和`nn.functional.cross_entropy()`都是用于计算交叉熵损失的PyTorch函数，但是它们之间存在一些区别。

1. `nn.CrossEntropyLoss()`是一个类，而`nn.functional.cross_entropy()`是一个函数。因此，使用`nn.CrossEntropyLoss()`需要实例化一个对象，而使用`nn.functional.cross_entropy()`只需要调用函数即可。

2. `nn.CrossEntropyLoss()`可以处理输入和目标张量的维度不一致的情况，而`nn.functional.cross_entropy()`需要手动调整输入和目标张量的维度一致。

3. `nn.CrossEntropyLoss()`可以自动处理softmax操作，而`nn.functional.cross_entropy()`需要手动对输入张量进行softmax操作。

总的来说，`nn.CrossEntropyLoss()`更加方便和易于使用，而`nn.functional.cross_entropy()`更加灵活和自由。