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。

相关问题

torch.nn.CrossEntropyLoss()与F.cross_entropy()一样吗

是的，`torch.nn.CrossEntropyLoss()`和`F.cross_entropy()`是等价的。`F.cross_entropy()`是`torch.nn.CrossEntropyLoss()`的函数形式，它们的实现方式是相同的，都是计算交叉熵损失。`F`是`torch.nn.functional`的别名，它提供了一些常用的函数形式的神经网络操作，比如激活函数、损失函数等。因此，使用`F.cross_entropy()`可以更加简洁方便。

分割nn.CrossEntropyLoss()损失代码

`nn.CrossEntropyLoss()` 是一个常用的分类问题损失函数。它将 softmax 函数和负对数似然损失函数结合在一起。在 PyTorch 中，使用该函数计算损失时，需要将模型的输出结果通过 softmax 函数进行处理。

以下是一个示例代码：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型、损失函数和优化器
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()

        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

print('Finished Training')