在pytorch中，两个形状、维度都不同的张量是如何使用交叉熵损失函数去比较损失值的，为什么有些程序可以这么去比较？

在PyTorch中，交叉熵损失函数可以用于比较两个形状、维度不同的张量。这是因为PyTorch会自动将这两个张量进行广播计算，使得它们的形状相同，从而可以进行比较。具体来说，PyTorch会将形状较小的张量沿着未匹配的维度复制，使得它们的形状相同，然后再进行比较。

举个例子，如果我们有一个形状为(3, 2)的张量A和一个形状为(3,)的张量B，我们可以使用交叉熵损失函数比较它们的损失值，如下所示：

import torch
import torch.nn.functional as F

A = torch.randn(3, 2)
B = torch.tensor([0, 1, 0])

loss = F.cross_entropy(A, B)
print(loss)

在这个例子中，PyTorch会自动将张量B扩展为形状为(3, 2)的张量，然后再与张量A进行比较。这样，我们就可以使用交叉熵损失函数比较这两个张量的损失值了。

需要注意的是，在使用交叉熵损失函数比较两个张量时，它们的维度应该是兼容的。具体来说，如果两个张量的形状不同，但是它们的维度大小是一致的，那么PyTorch也可以自动进行广播计算，使得它们的形状相同。但是，如果两个张量的形状和维度大小都不同，那么就需要手动进行形状变换，使得它们的形状相同，才能进行比较。