nn.CrossEntropyLoss 应用的演示代码
criterion(final_output, final_target)，
final_output 是二维 ，final_target 是1维 怎么计算交叉熵
CrossEntropyLoss 损失数值等于零的原因
1.criterion(y1, y2)， y1和y2都是 维度相同的连续变量
当然！下面是一个完整的示例代码，演示如何使用 `nn.CrossEntropyLoss` 来计算交叉熵损失。这个示例包括创建模型输出和目标标签，以及计算损失的全过程。
### 示例代码
```python
import torch
import torch.nn as nn# 假设我们有一个批量大小为 3，类别数为 5 的任务
batch_size = 3
num_classes = 5# 创建模拟的模型输出
# 形状为 [batch_size, num_classes]
final_output = torch.randn(batch_size, num_classes)# 创建模拟的目标标签
# 形状为 [batch_size]
final_target = torch.tensor([1, 3, 2])# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失
loss = criterion(final_output, final_target)# 打印损失值
print(f"Loss: {loss.item()}")
```### 详细解释1. **创建模拟的模型输出**：
```python
final_output = torch.randn(batch_size, num_classes)
```
- `torch.randn(batch_size, num_classes)` 生成一个形状为 `[batch_size, num_classes]` 的随机张量，模拟模型的输出。每个元素是一个随机值，代表模型对每个类别的预测分数。2. **创建模拟的目标标签**：
```python
final_target = torch.tensor([1, 3, 2])
```
- `torch.tensor([1, 3, 2])` 创建一个形状为 `[batch_size]` 的张量，每个元素是一个整数，表示对应样本的真实类别索引。例如，`[1, 3, 2]` 表示第一个样本的真实类别是1，第二个样本的真实类别是3，第三个样本的真实类别是2。3. **定义交叉熵损失函数**：
```python
criterion = nn.CrossEntropyLogit()
```
- `nn.CrossEntropyLoss()` 是 PyTorch 提供的一个类，用于计算交叉熵损失。它内部会先对 `final_output` 应用 Softmax 函数，然后计算负对数似然损失。4. **计算损失**：
```python
loss = criterion(final_output, final_target)
```
- `criterion(final_output, final_target)` 计算模型输出与目标标签之间的交叉熵损失。5. **打印损失值**：
```python
print(f"Loss: {loss.item()}")
```
- `loss.item()` 将损失值从张量转换为 Python 标量，并打印出来。### 运行结果
运行上述代码后，你会看到类似如下的输出：
```
Loss: 1.6094379425048828
```这个输出值是计算得到的交叉熵损失。通过这个损失值，你可以评估模型的性能，并在训练过程中优化模型参数。===============================
实例2
final_output = output[:, eff_history:].contiguous().view(-1, n_characters)
final_target = target[:, eff_history:].contiguous().view(-1)
loss = criterion(final_output, final_target)final_output 是二维 ，final_target 是1维 怎么计算交叉熵
在深度学习中，特别是使用PyTorch框架时，计算交叉熵损失通常涉及到模型的输出（预测概率分布）和目标标签。对于分类任务，交叉熵损失是一种常用的损失函数，它可以衡量模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。
### 交叉熵损失的计算方式
假设我们有以下情况：
- `final_output` 是一个形状为 `[N, C]` 的二维张量，其中 `N` 是样本数量，`C` 是类别数量。
- `final_target` 是一个形状为 `[N]` 的一维张量，其中每个元素是一个整数，表示对应的样本的真实类别索引。### PyTorch 中的实现
在PyTorch中，可以使用 `torch.nn.CrossEntropyLoss` 来计算交叉熵损失。这个类内部实现了两个步骤：
1. **Softmax**：对 `final_output` 应用 Softmax 函数，将其转换为一个概率分布。
2. **负对数似然损失 (Negative Log Likelihood Loss)**：计算预测概率分布与真实标签之间的负对数似然损失。### 代码示例
```python
import torch
import torch.nn as nn# 假设 final_output 和 final_target 已经定义好
# final_output: [N, C]
# final_target: [N]# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 计算损失
loss = criterion(final_output, final_target)# 打印损失值
print(loss.item())
```### 解释
- **`final_output`**：这是一个形状为 `[N, C]` 的张量，每一行表示一个样本的预测概率分布。例如，如果 `C=3`，则每一行有三个值，分别表示该样本属于类别0、1、2的概率。
- **`final_target`**：这是一个形状为 `[N]` 的张量，每个元素是一个整数，表示对应样本的真实类别索引。例如，`[0, 2, 1]` 表示第一个样本的真实类别是0，第二个样本的真实类别是2，第三个样本的真实类别是1。
- **`nn.CrossEntropyLoss()`**：这个类内部会先对 `final_output` 应用 Softmax 函数，然后计算负对数似然损失。### 为什么 `final_target` 是一维的？
- `final_target` 是一维的，因为每个样本只有一个真实标签。`CrossEntropyLoss` 需要的是每个样本的真实类别索引，而不是一个概率分布。
### 总结
通过 `nn.CrossEntropyLoss`，我们可以方便地计算模型输出与真实标签之间的交叉熵损失。这个损失函数适用于多分类任务，其中模型的输出是一个概率分布，而目标是一个类别索引。
