深度学习中交叉熵损失函数（cross_entropy）和交叉熵损失层（CrossEntropyLoss()）的区别

目录

一、简单介绍交叉熵损失函数

二、两种交叉熵的区别

1、用法:

1）cross_entropy

2）CrossEntropyLoss() 

2、上下文

1）cross_entropy

2）CrossEntropyLoss() 

三、总结：

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一、简单介绍交叉熵损失函数

交叉熵（Cross-Entropy）损失函数是一种用于测量两个概率分布之间的差异的数学函数，常用于分类问题的损失函数。它的原理涉及到信息理论和概率分布的比较。在深度学习中，交叉熵损失通常用于度量模型的预测概率分布与实际标签分布之间的差异，以便训练模型以最小化这种差异。

二、两种交叉熵的区别

F.cross_entropy 和 nn.CrossEntropyLoss() 都是用于计算交叉熵损失的PyTorch函数，但它们之

间有一些关键区别，主要在于用法和上下文中的不同：

1、用法:

1）cross_entropy

F.cross_entropy 是PyTorch的函数，它通常用于函数式API，需要传递模型的原始输出（logits）和目标标签。您需要自己计算模型的输出，并将其传递给 F.cross_entropy 函数。例如，使用 F.cross_entropy 可以如下所示：

import torch
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