损失函数

1、torch.nn.CrossEntropyLoss()

用于多分类问题

loss_func=torch.nn.CrossEntropyLoss()

loss=loss_func(input_data,input_target)

其中input_data的shape一般是(batch_size,output_features)，而input_target的shape是(batch_size）

返回的loss是一个张量，但是只有一个数，代表的是计算结果的交叉商损失值

交叉商的计算方法是：

将输入的数据在最后一个维度上做softmax运算

对softmax后的数据取log,注意softmax后所有的数值介于0和1之间，所以log后所有的数值全都是负数

softmax_loged_data=torch.log(torch.nn.Softmax(dim=-1)(input_data))

根据标签对应的数值去softmax_loged_data中索引出相应的数值并且去掉符号，

将这batch_size个数值相加取平均后就是input_data与input_target的交叉商损失值

2、torch.nn.MSELoss()

用于回归问题