技术标签： Pytorch python 深度学习 pytorch
交叉熵损失函数，是一种在多分类任务，多标签学习中效果较好的损失函数。
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
...
# train
...
for i, (features, length, label) in enumerate(train_loader):
...
loss = criterion(prediction, target)
loss.backward()
optimizer.step()
L = L + loss.item()
其中prediction和target分别代表网络的输出和数据自身的标签。
我在进行分类网络搭建时，碰到两个相关问题。
这是编译CrossEntropyLoss()时的报错信息，原因如下。
我们一般会将多任务网络输出设为一组以为概率分布，如下所示：
prediction = tensor([0.01.0.2,0.5,0.2,0.01,0.98])
自然而然，我们计算损失时会想到用相同的概率分布形式，即one-hot型编码
target = tensor([1,0,0,0,0,0])
但其实这种traget是错的，CrossEntropyLoss中的target输入将自动转化为one-hot形式。我们要输入的其实是
第几种类类型，即
target = tensor([0])
# CrossEntropy()将自动转化为tensor([1,0,0,0,0,0])
target = tensor([5])
# CrossEntropy()将自动转化为tensor([0,0,0,0,0,1])
也可以更改 dataloader 中 dataset 中 def getitem(``self, index) 返回的 target 的内容（将 one hot 格式改成 数字格式 就行）。
这是我在使用squeeze方法为tensor降维时遇到的。
报错信息为RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions
在训练的valid和test中，不像train中有batchsize概念，当每一个训练样本只对应一个label时。
如果train中batchsize为16，那么不同环节中CrossEntropyLoss的target的size如下：
#train
>>print(label.size())
>>[16，1]
#valid,test
>>print(label.size())
>>[1，1]
#squeeze降维之后
#train
>>print(label.squeeze.size())
>>[16]
#valid,test
>>print(label.squeeze.size())
>>[]#Loss计算时会报错
shape为[]类型的tensor进行Loss计算时会出现shape不匹配的错误。
这是因为squeeze()会默认去除所有大小为1 的维度
解决方法为：
label = label.squeeze(label,1)
这样可以指定去除第二维的维度（其大小为1）。具体可以查看squeeze()的使用方法。
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特别说明：鉴于时不时的有人问关于用什么编译器的问题，我翻译了Bjarne Stroustrup主页上compilers栏目的一篇文章，希望对大家有点指导意义。这个翻译稿的粘贴过程中失去了所有超级连接(pfan提供的编辑功能不够好)，我只好另外在旁边附加上，抱歉。另外，为了避免重复发贴，我把本站sarrow原来的相关文章也复制过来，供彷徨中的朋友参考。一个C++编译器的不完全列表 _www.949