nn.CrossEntropyLoss()方法

`nn.CrossEntropyLoss()`是一个PyTorch中的损失函数，通常用于多分类任务中，输入参数包括模型的输出和目标标签。该函数的计算方式为：将模型输出与目标标签的one-hot编码进行比较，计算交叉熵损失。具体地，它首先将模型输出经过softmax函数转换为概率分布，然后计算目标标签在该概率分布下的交叉熵损失。

在使用`nn.CrossEntropyLoss()`时，我们只需要将模型的输出和目标标签传递给该函数即可。例如：

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

# 定义模型、优化器等
model = MyModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上述示例中，我们定义了一个`nn.CrossEntropyLoss()`损失函数，并将模型的输出`outputs`和目标标签`labels`传递给该函数进行计算。损失函数的计算结果将作为模型的反向传播梯度进行优化。