torch.cross

torch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中的一个函数，用于计算交叉熵损失。它接受两个参数：输入和目标。输入是一个张量，包含模型的输出，目标是一个张量，包含正确的标签。该函数将输入和目标传递给softmax函数，然后计算交叉熵损失。交叉熵损失是一种常用的分类损失函数，用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

相关问题

torch.crossentropyloss

`torch.nn.CrossEntropyLoss` 是一个用于多分类问题的损失函数，通常用于神经网络的最后一层，结合 Softmax 函数使用。它将 Softmax 的输出与标签进行比较，并计算交叉熵损失。它的目标是最小化预测值与真实标签之间的交叉熵损失，从而提高模型的准确率。

具体来说，`CrossEntropyLoss` 的计算公式如下：

$loss(x, class) = -\log(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}) = -x[class] + \log(\sum_j \exp(x[j]))$

其中，$x$ 是模型输出的原始值，$class$ 是真实标签的索引。`CrossEntropyLoss` 可以通过 `torch.nn.functional.cross_entropy` 或 `torch.nn.CrossEntropyLoss` 调用。

torch.nn.CrossEntropyLoss返回值

`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的是一个标量张量，表示计算得到的损失值。具体来说，它返回的是一个在整个批次（batch）数据上计算得到的平均损失。

例如，如果你有一个大小为N的批次数据，其中N是批次大小，那么`torch.nn.CrossEntropyLoss`函数返回的标量值就是整个批次数据上的平均损失。

以下是一个示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设有一个模型输出和真实标签
model_output = torch.randn(100, 10)  # 假设有100个样本，10个类别
true_labels = torch.randint(0, 10, (100,))  # 假设真实标签是随机生成的

# 创建CrossEntropyLoss对象
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_fn(model_output, true_labels)

print(loss)  # 打印计算得到的损失值

输出会是一个标量张量，表示整个批次数据上的平均损失。

希望这样能解答您的问题！如果您还有其他疑问，请随时提问。