adaptivelogsoftmaxwithloss 用法
【最新版】
1.AdaptiveLogSoftmaxWithLoss 函数的作用 
2.函数的输入和输出 
3.函数的用法示例
adaptive正文
AdaptiveLogSoftmaxWithLoss 是一个用于计算适应性对数软最大值的函数，主要用于深度学习模型中的损失函数计算。它可以帮助模型在训练过程中更好地适应不同数据分布，提高模型的准确性。
该函数的输入包括三个部分：预测值（inputs），真实标签（labels）和权重（weights）。预测值是模型根据输入数据生成的预测结果，真实标签是实际的标签，权重是用于计算损失的权重。
函数的输出是对数软最大值损失（loss）。这是深度学习中常用的一种损失函数，可以衡量模型预测值与真实标签之间的差距。
AdaptiveLogSoftmaxWithLoss 函数的用法如下：
```python 
import torch 
as nn
# 创建一个简单的模型 
model = nn.Linear(10, 1)
# 输入数据 
inputs = sor([[1., 2., 3., 4., 5.]])
# 真实标签 
labels = sor([1.])
# 权重 
weights = sor([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])
# 计算损失 
loss = nn.AdaptiveLogSoftmaxWithLoss(inputs, labels, weights) 
print(loss) 
```
以上代码会输出一个损失值，模型可以根据这个损失值进行反向传播，更新模型参数，以提高模型的预测准确性。

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