Loss = nn.CrossEntropyLoss()

这行代码定义了一个交叉熵损失函数，通常用于分类问题中。在训练神经网络时，我们需要定义一个损失函数来衡量模型的预测与真实标签之间的差距。交叉熵损失函数是一种常见的选择，它可以帮助我们最小化模型输出与真实标签之间的差距。在使用该损失函数时，我们需要将模型的输出与真实标签传入函数中，它会计算并返回模型的预测与真实标签之间的损失值。然后我们可以使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数并更新模型参数。

相关问题

compute_loss = nn.CrossEntropyLoss()

这段代码是定义了一个计算交叉熵损失的对象，它属于PyTorch中的神经网络模块(nn)。交叉熵损失在分类问题中十分常用，它衡量了模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差距，越小表示模型输出越接近真实标签。在训练神经网络时，我们通常会将模型输出与真实标签输入到交叉熵损失函数中进行计算，并最小化该损失以更新模型参数。

loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')

这是一个用于计算交叉熵损失的 PyTorch 中的函数。其中，参数 reduction='none' 表示不对每个样本的损失取平均值，而是保留每个样本的损失值。这在一些特定的场景下比较有用，如需要对每个样本的重要性进行加权时。如果要对每个样本的损失取平均值，可以将 reduction 参数设置为其他值，如'reduce_mean' 或 'reduce_sum'。