torch的交叉熵损失函数（cross_entropy）计算（含python代码）
python index函数交叉熵（Cross Entropy）是一种常用的损失函数，特别适用于多分类问题。在深度学习中，交叉熵作为目标函数可以在训练过程中衡量模型的预测值与真实值之间的差异，从而指导参数的更新。
在PyTorch中，可以使用`CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面是用于计算交叉熵的Python代码示例：
```python
import torch
as nn
#设置随机种子以便结果可复现
#假设有4个样本，每个样本有3个类别
# 模型预测的概率值（未经过 softmax）
logits = torch.randn(4, 3)
targets = sor([1, 1, 1, 1])
#实例化交叉熵损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss
#计算交叉熵损失
loss = loss_fn(logits, targets)
print('交叉熵损失:', loss.item()
```
解释上述代码：
1. 首先，我们导入了PyTorch库。
2.然后，我们设置了随机种子以确保结果可复现。
3. 接下来，我们假设有4个样本，每个样本有3个类别。我们使用`torch.randn`函数生成了一个随机的张量`logits`，表示模型预测的概率值（未经过softmax）。
5. 使用`nn.CrossEntropyLoss(`实例化了交叉熵损失函数`loss_fn`。
6. 最后，我们使用`loss_fn`计算了交叉熵损失，并通过`loss.item(`输出了损失的数值。
需要注意的是，`CrossEntropyLoss`函数内部会自动进行softmax操作，所以传入的logits不需要经过softmax。而在我们进行训练和评估模型时，通常会使用softmax函数来将模型的输出转化为概率分布。
除了使用`CrossEntropyLoss`函数外，还可以手动实现交叉熵损失函数的计算。下面是一个手动计算交叉熵的示例代码：
```python
import torch
functional as F
#设置随机种子以便结果可复现
#假设有4个样本，每个样本有3个类别
# 模型预测的概率值（未经过 softmax）
logits = torch.randn(4, 3)
targets = sor([1, 1, 1, 1])
# 使用 softmax 函数将 logits 转为概率分布
probs = F.softmax(logits, dim=1)
#对概率分布取对数
log_probs = torch.log(probs)
#提取每个样本对应类别的对数概率值
index = torch.arange(targets.size(0))
log_probs_selected = log_probs[index, targets]
#计算交叉熵损失
loss = -an(log_probs_selected)
print('交叉熵损失:', loss.item()
```
这里，我们使用了`functional`模块中的`softmax`和`log`函数，手动计算了交叉熵损失。

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