调用F.cross_entropy()函数计算交叉熵cross-entropy值

可以使用PyTorch中的函数`F.cross_entropy()`来计算交叉熵。这个函数结合了softmax函数和负对数似然损失函数（negative log likelihood loss），可以直接用于多分类问题。具体使用方式如下：

import torch.nn.functional as F

# 定义模型预测结果
logits = model(inputs)

# 计算交叉熵损失
loss = F.cross_entropy(logits, targets)

其中，`logits`是模型对输入数据的预测结果，`targets`是对应的真实标签，`loss`即为计算得到的交叉熵损失。

相关问题

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。

loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss.backward()什么意思

这段代码使用 PyTorch 库中的函数计算 outputs 和 labels 之间的交叉熵损失（cross entropy loss），并将计算出的损失值存储在变量 loss 中。交叉熵损失常用于分类任务，可以衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距。然后，使用反向传播算法计算损失值关于模型参数的梯度，并将梯度值存储在各自的张量中。最后，可以通过调用优化器的 step 函数来更新模型参数，以使模型的预测结果更加接近真实标签。这段代码可能用于训练神经网络模型，以便使其在给定的数据集上获得更好的分类性能。