nn.crossentropyloss()的用法

`nn.CrossEntropyLoss` 是 PyTorch 中的一个损失函数，常用于分类问题。它可以计算输入的对数损失（log-loss），并在内部使用了 Softmax 函数来规范化预测值。使用方法如下：

1. 定义损失函数：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

2. 计算损失：

inputs = ... # 输入张量
targets = ... # 目标张量

loss = loss_fn(inputs, targets)

在计算损失时，`inputs` 通常是网络的输出，而 `targets` 则是真实的标签。

相关问题

当我使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数的时候，我没有预先处理output，那么模型训练完成后在使用output预测时该怎么样做

在使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数时，模型输出的是一个概率分布，而不是预测值。因此，你需要在使用模型预测时，将输出转换为预测值。

一种常见的方法是选择输出概率最大的类别作为预测值。你可以使用torch.max函数找到每个样本输出的最大值及其索引，然后将这些索引作为预测值。示例代码如下：

import torch

# 假设output是模型的输出，shape为(batch_size, num_classes)
output = ...

# 找到每个样本输出的最大值及其索引
_, pred = torch.max(output, dim=1)

# pred即为预测值，是一个大小为(batch_size,)的tensor

需要注意的是，在使用模型预测时，不需要计算梯度，因此可以使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，从而提高预测速度。示例代码如下：

with torch.no_grad():
    # 假设input是输入数据，shape为(batch_size, input_size)
    input = ...
    
    # 将input输入模型，得到输出output
    output = model(input)
    
    # 找到每个样本输出的最大值及其索引
    _, pred = torch.max(output, dim=1)
    
    # pred即为预测值，是一个大小为(batch_size,)的tensor

希望对你有所帮助！

以 nn.CrossEntropyLoss 为损失函数，使用梯度下降方法训练该模型。 在训练过程中记录 训练损失、测试损失、训练分类正确率、测试分类正确率。

好的，这是一个关于机器学习的问题，我可以为您解答。在使用 nn.CrossEntropyLoss 作为损失函数时，我们可以通过梯度下降方法来训练模型。在训练过程中，我们需要记录训练损失和测试损失，以及训练分类正确率和测试分类正确率，以评估模型的性能表现。需要注意的是，在训练模型时，超参数的选择也会对模型的性能产生重要的影响。