pytorch cross_entropy

在使用pytorch实现textcnn进行文本分类时，参考了别人的代码(keras)，在使用torch.nn.functional.cross_entropy纠结了很久，最后发现的下面的文章：

https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html

总结了以下的注意点：

在网络的forward最后输出时不用接softmax，直接全连接输出n类即可。
不用对标签进行one_hot编码，因为torch.nn.functional.cross_entropy里面nll_loss(negative log likelihood loss)实现的类似的过程，也就是得到对应的index。但是class = [1, 2, 3]时要处理成从0开始[0, 1, 2]
 

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