Pytorch实现交叉熵的过程

在pytorch当中，有两种方式可以实现交叉熵，而我们把softmax概率传入传入对数似然损失得到的损失函数叫做“交叉熵损失”

在pytorch当中有两种方法实现交叉熵损失：

实现方式1：

criterion=nn.CrossEntropyLoss()
loss=criterion(input,target)

实现方式2:

#对输出值进行计算softmax，并取对数,而这个output是需要在神经网络模型的输出return语句当中就要计算好的
output=F.log_softmax(x,dim=-1)
#使用pytorch当中的带权损失
loss=F.nll_loss(output,target)