PyTorch中损失函数NLLLoss与CrossEntropyLoss区别

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本文通过实验代码展示了PyTorch中CrossEntropyLoss的实际应用，并解释了其等价于Softmax、Log和NLLLoss的组合。通过对比实验结果，深入理解CrossEntropyLoss的计算原理。

实验代码：

import torch
from torch import nn

input=torch.randn(3,3)
print(input)

sm=nn.Softmax(dim=1)

loss1=torch.nn.NLLLoss()
target=torch.tensor([0,2,1])
print(loss1(torch.log(sm(input)),target))

loss2=torch.nn.CrossEntropyLoss()
print(loss2(input,target))

实验结果：