Pytorch中的CrossEntropyLoss()函数案例解读和结合one-hot编码计算Loss
使用Pytorch框架进行深度学习任务，特别是分类任务时，经常会用到如下：
import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda()
loss = criterion(output, target)
即使用torch.nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数。
那nn.CrossEntropyLoss()内部到底是啥？？
nn.CrossEntropyLoss()是torch.nn中包装好的一个类，对应torch.nn.functional中的cross_entropy。
此外，nn.CrossEntropyL
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