nn.CrossEntropyLoss()与F.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()和F.CrossEntropyLoss()是PyTorch中用于计算交叉熵损失的两个函数。它们的功能是相同的，但用法略有不同。

nn.CrossEntropyLoss()是一个类，可以实例化为一个对象，然后可以调用该对象的forward()方法来计算交叉熵损失。该方法接受两个参数：输入数据和目标数据。输入数据是一个(batch_size, num_classes)的张量，表示模型的输出概率分布；目标数据是一个(batch_size,)的张量，表示实际的类别标签。

F.CrossEntropyLoss()是一个函数，可以直接调用来计算交叉熵损失。该函数接受三个参数：模型的输出概率分布、实际的类别标签和一个可选的权重张量。与nn.CrossEntropyLoss()相比，F.CrossEntropyLoss()不需要实例化对象，直接调用即可。

相关问题

torch.nn.CrossEntropyLoss()与F.cross_entropy()一样吗

是的，`torch.nn.CrossEntropyLoss()`和`F.cross_entropy()`是等价的。`F.cross_entropy()`是`torch.nn.CrossEntropyLoss()`的函数形式，它们的实现方式是相同的，都是计算交叉熵损失。`F`是`torch.nn.functional`的别名，它提供了一些常用的函数形式的神经网络操作，比如激活函数、损失函数等。因此，使用`F.cross_entropy()`可以更加简洁方便。

把criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device)改成focal loss函数

可以通过以下代码将 criterion 改为 Focal Loss 函数：

import torch.nn.functional as F

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, gamma=2.0, alpha=None, reduction='mean'):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha
        self.reduction = reduction

    def forward(self, input, target):
        ce_loss = F.cross_entropy(input, target, reduction='none')
        pt = torch.exp(-ce_loss)
        focal_loss = ((1 - pt) ** self.gamma * ce_loss).mean()
        if self.alpha is not None:
            alpha = torch.tensor(self.alpha, device=input.device)
            focal_loss *= F.multi_label_soft_margin_loss(alpha * input.sigmoid(), target, reduction='mean')
        if self.reduction == 'mean':
            return focal_loss
        elif self.reduction == 'sum':
            return focal_loss.sum()
        else:
            return focal_loss

criterion = FocalLoss().to(device)

请注意，这里我们定义了一个新的 FocalLoss 类，并在此类中实现了 Focal Loss 函数。在这个函数中，我们首先计算交叉熵（CE）损失，然后计算 PT，最后使用 Focal Loss 公式计算损失。此外，我们还支持使用 alpha 权重以及不同的 reduction 选项。

最后，我们将 criterion 设置为 Focal Loss 并传入我们定义的设备（device）。