nn.CrossEntropyLoss()和的区别

nn.CrossEntropyLoss() 和 nn.NLLLoss() 是两个常用的损失函数，主要用于分类问题中。

nn.CrossEntropyLoss() 是计算交叉熵损失的函数。它在使用时一般与 Softmax 函数配合使用。它的输入是一个经过 Softmax 函数处理后的输出值和一个目标类别的索引，输出是一个标量值。它会将 Softmax 输出的概率分布与目标类别的真实标签进行比较，计算两者之间的交叉熵损失。它自动为输入进行了 Softmax 操作，因此不需要手动添加 Softmax 层。

nn.NLLLoss() 是负对数似然损失函数。它的输入是经过 LogSoftmax 函数处理后的输出值和一个目标类别的索引，输出是一个标量值。它将 LogSoftmax 输出的对数概率分布与目标类别的真实标签进行比较，计算两者之间的负对数似然损失。与 nn.CrossEntropyLoss() 不同，nn.NLLLoss() 不会自动进行 Softmax 操作，需要手动添加 LogSoftmax 层。

因此，两个损失函数在计算方式上有所不同，但在实际使用中，如果你的模型输出已经经过了 Softmax 操作，则可以选择使用 nn.CrossEntropyLoss()；如果模型输出是原始的分数值，还需要进行 Softmax 操作，则可以选择使用 nn.NLLLoss()。