首先要知道上面提到的这些函数一部分是来自于torch.nn,而另一部分则来自于torch.nn.functional(常缩写为F）。二者函数的区别可参见 知乎:torch.nn和funtional函数区别是什么？
下面是对与cross entropy有关的函数做的总结：
| CrossEntropyLoss | cross_entropy |
| LogSoftmax | log_softmax |
| NLLLoss | nll_loss |
下面将主要介绍torch.nn.functional中的函数为主,torch.nn中对应的函数其实就是对F里的函数进行包装以便管理变量等操作。
在介绍cross_entropy之前先介绍两个基本函数：
log_softmax
这个很好理解，其实就是log和softmax合并在一起执行。
nll_loss
该函数的全程是negative log likelihood loss，函数表达式为
\[f(x,class)=-x[class]
\]
\]
例如假设\(x=[1,2,3], class=2\),那额\(f(x,class)=-x[2]=-3\)
cross_entropy
交叉熵的计算公式为:
\[cross\_entropy=-\sum_{k=1}^{N}\left(p_{k} * \log q_{k}\right)
\]
\]
其中\(p\)表示真实值，在这个公式中是one-hot形式；\(q\)是预测值，在这里假设已经是经过softmax后的结果了。
仔细观察可以知道，因为\(p\)的元素不是0就是1，而且又是乘法，所以很自然地我们如果知道1所对应的index，那么就不用做其他无意义的运算了。所以在pytorch代码中target不是以one-hot形式表示的，而是直接用scalar表示。所以交叉熵的公式(m表示真实类别)可变形为：
\[cross\_entropy=-\sum_{k=1}^{N}\left(p_{k} * \log q_{k}\right)=-log \, q_m
\]
\]
仔细看看，是不是就是等同于log_softmax和nll_loss两个步骤。
所以Pytorch中的F.cross_entropy会自动调用上面介绍的log_softmax和nll_loss来计算交叉熵,其计算方式如下:
\[\operatorname{loss}(x, \text {class})=-\log \left(\frac{\exp (x[\operatorname{class}])}{\sum_{j} \exp (x[j])}\right)
\]
\]
代码示例
>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
>>> target = torch.randint(5, (3,), dtype=torch.int64)
>>> loss = F.cross_entropy(input, target)
>>> loss.backward()