Pytorch中torch.nn.functional.cross_entropy的ignore_index

ignore_index表示计算交叉熵时，自动忽略的标签值，example：

import torch
import torch.nn.functional as F
pred = []
pred.append([0.9, 0.1])
pred.append([0.8, 0.2])
pred = torch.Tensor(pred).view(-1,  2)

label = torch.LongTensor([[1], [-1]])  # 这里输出类别为0或1，-1表示不参与计算loss。且计算平均loss的时候，reduction只计算实际参与计算的个数，这里相当于batchsize=2，但其中第index=1行为-1不参与计算loss。

# out = F.cross_entropy(pred.view(-1, 2), label.view(-1, )) 
out = F.cross_entropy(pred.view(-1, 2), label.view(-1, ), ignore_index=-1) 
print(out)

输出结果：