本文将介绍如何在PyTorch框架下高效地实现和应用交叉熵损失函数，帮助读者掌握其背后的原理及具体操作步骤。
均方损失函数：这里的 loss, x, y 的维度相同，可以是向量或矩阵，i 是下标。许多的损失函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数。因为一般情况下，损失函数直接计算一批数据的结果，所以返回的 loss 结果通常是维度为 (batch_size,) 的向量。
1. 如果设置 reduce = False，则 size_average 参数无效，直接返回向量形式的 loss。
2. 若设置 reduce = True：
- 当 size_average 也为 True 时，loss 返回的是所有元素平均后的标量值（即 loss.mean()）；
- 具体实现细节根据实际情况而定。
5星
