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小编给大家分享一下pytorch如何实现cross entropy损失函数计算方式，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
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这里 loss, x, y 的维度是一样的，可以是向量或者矩阵，i 是下标。
很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。
(1)如果 reduce = False，那么 size_average 参数失效，直接返回向量形式的 loss
(2)如果 reduce = True，那么 loss 返回的是标量
a)如果 size_average = True，返回 loss.mean(); b)如果 size_average = False，返回 loss.sum();
注意：默认情况下， reduce = True，size_average = True
import torch import numpy as np
1、返回向量
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=False, size_average=False)
a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[2,3],[4,5]])
input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a)) target = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b))
这里将Variable类型统一为float()（tensor类型也是调用xxx.float()）
loss = loss_fn(input.float(), target.float())
print(loss)
tensor([[ 1., 1.], [ 1., 1.]])
2、返回平均值
a=np.array([[1,2],[3,4]]) b=np.array([[2,3],[4,4]])
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduce=True, size_average=True)
input = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(a)) target = torch.autograd.Variable(torch.from_numpy(b))
loss = loss_fn(input.float(), target.float())
print(loss)
tensor(0.7500)
1.PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；2.设计追求最少的封装；3.设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；4.与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；5.PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题6.入门简单
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