torch.nn.CrossEntropyLoss_torch.nn.crossentropyloss()

CrossEntropyLoss用于计算多分类问题的交叉熵损失。因为torch.nn.CrossEntropyLoss内置了Softmax运算，所以在使用torch.nn.CrossEntropyLoss作为损失函数时，不要在网络的最后添加Softmax层！！！label应为一个整数，而不是one-hot编码形式。

示例

import torch
 
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每一个样本都有一个标签，表示它的真实类别。在深度学习中，通常是分批进行训练。
对于一个N分类问题，样本的标签只可能是0、1、2 ... N-1
则对于一个3分类问题，样本的标签只可能是0或1或2。
当batch_size为5时，这一个batch的标签是一个形状为[batch_size]的tensor,即shape为[5]
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# 一个batch(batch_size=5)的标签
label = torch.tensor([1, 2, 0, 1, 0])
 
print(label.shape) # [5]
 
'''
对于一个3分类问题，当训练时batch_size为5，
则深度网络对每一个batch的预测值是一个形状为[batch_size, classes]的tensor,即shape为[5, 3]
以深度网络对第一个样本的预测值[0.5, 0.8, -1.2]为例，
经过Softmax层后，得到[0.3949, 0.5330, 0.0721],表示深度网络认为第一个样本属于0，1，2这三类的概率分别是0.3949，0.5330， 0.0721
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predict = torch.tensor([[ 0.5,  0.8, -1.2],
                        [-0.2,  1.8,  0.5],
                        [ 0.3,  0.2,  0.7],
                        [ 0.6, -0.8, -0.4],
                        [-0.4,  0.2,  0.8]])
 
print(predict.shape) # [5, 3]
 
# 当reduction='none'时，输出是对每一个样本预测的损失
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
loss = loss_func(predict, label)
print(loss) # tensor([0.6292, 1.6421, 1.2228, 1.8790, 1.8152])
 
# 当reduction='sum'时，输出是对这一个batch预测的损失之和
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum')
loss = loss_func(predict, label)
print(loss) # tensor(7.1883)
 
# 当reduction='mean'时，输出是对这一个batch预测的平均损失
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean')
loss = loss_func(predict, label)
print(loss) # tensor(1.4377)