nn.CrossEntropyLoss()函數計算交叉熵損失

用法：

# output是網絡的輸出，size=[batch_size, class] #如網絡的batch size為128，數據分為10類，則size=[128, 10]# target是數據的真實標簽，是標量，size=[batch_size] #如網絡的batch size為128，則size=[128]crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss() crossentropyloss_output=crossentropyloss(output,target)

注意，使用nn.CrossEntropyLoss()時，不需要現將輸出經過softmax層，否則計算的損失會有誤，即直接將網絡輸出用來計算損失即可

nn.CrossEntropyLoss()的計算公式為：

?其中x是網絡的輸出向量，class是真實標簽

舉個例子，一個三分類網絡對某個輸入樣本的輸出為[-0.7715, -0.6205,-0.2562]，該樣本的真實標簽為0，則用nn.CrossEntropyLoss()計算的損失為：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch的nn.CrossEntropyLoss()函数使用方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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