在分割任务中，nn.crossentropy怎么用

在分割任务中，通常需要对每个像素进行分类。因此，可以使用交叉熵损失函数来度量模型输出和真实标签之间的差异。在 PyTorch 中，可以使用 `nn.CrossEntropyLoss()` 函数来计算交叉熵损失。

具体来说，假设我们的模型输出是 $N$ 个像素的分类概率，形状为 $(N, C)$，其中 $C$ 是类别数。我们的真实标签是形状为 $(N,)$ 的张量，其中每个元素是像素的真实类别。则可以使用以下代码来计算交叉熵损失：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(output, target)

其中 `output` 是模型的输出，`target` 是真实标签。注意，`target` 应该是形状为 $(N,)$ 的整数张量，而不是形状为 $(N, C)$ 的 one-hot 张量。`nn.CrossEntropyLoss()` 函数会自动将 `target` 转换成 one-hot 张量。