nn.crossentropyloss()输入

nn.CrossEntropyLoss()函数的输入包括两个参数：input和target。其中，input是一个二维的张量，形状为(batch_size, num_classes)，表示模型的输出；target是一个一维的张量，形状为(batch_size,)，表示真实标签。具体来说，input是模型对每个类别的得分，而target是真实类别的索引。

相关问题

torch.nn.crossentropyloss

torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中常用的交叉熵损失函数之一。它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数，用于多分类问题的训练中。交叉熵损失函数常用于衡量模型输出与真实标签之间的差异。

在torch.nn.CrossEntropyLoss中，输入的形状为(batch_size, num_classes)，其中batch_size是每个训练批次的样本数量，num_classes是分类的类别数量。在训练过程中，模型输出的结果会通过torch.nn.LogSoftmax函数进行处理，得到对应的概率分布。然后，模型预测的概率分布与真实标签之间会被计算交叉熵损失。

交叉熵损失函数的计算公式如下：
loss = -sum(y_true * log(y_pred))
其中，y_true是真实标签的概率分布，y_pred是模型预测的概率分布。

torch.nn.CrossEntropyLoss会自动将模型输出的概率分布进行归一化，并进行log运算。因此，在使用torch.nn.CrossEntropyLoss时，不需要手动应用torch.nn.LogSoftmax函数。

需要注意的是，torch.nn.CrossEntropyLoss函数的输入不包含softmax层。如果模型的最后一层是softmax层，可以直接使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算损失。如果模型的最后一层是logits层（未经过softmax激活），可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss配合torch.nn.LogSoftmax来计算损失。

总结起来，torch.nn.CrossEntropyLoss是PyTorch中用于多分类问题训练的交叉熵损失函数，它结合了torch.nn.LogSoftmax和torch.nn.NLLLoss两个函数，并且可以适用于不同形式的模型输出。

nn.crossentropyloss示例

nn.CrossEntropyLoss是一个用于多分类问题的损失函数，在PyTorch中广泛使用。它结合了softmax激活函数和负对数似然损失，用于衡量模型预测与真实标签之间的差异。

例如，如果我们有一个包含N个类别的分类问题，输入模型的输出是大小为(N,)的张量，每个元素表示该类别的预测概率。真实标签是一个大小为(N,)的张量，其中只有一个元素是1，其余元素都是0，表示真实类别。

nn.CrossEntropyLoss的计算过程如下：
1. 首先，将模型的输出张量通过softmax函数，得到每个类别的预测概率。
2. 然后，根据真实标签的索引，从预测概率张量中取出对应的预测概率。
3. 最后，将取出的预测概率通过负对数函数求取对数似然损失。

相比于手动计算softmax和负对数似然损失，nn.CrossEntropyLoss提供了更简洁和高效的实现方式。

以下是一个nn.CrossEntropyLoss的示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型输出和真实标签
outputs = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.8, 0.1, 0.1]])
targets = torch.tensor([0, 1])

# 定义损失函数
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = loss_func(outputs, targets)

print(loss)

输出结果为:

tensor(1.0646)