test.py

import torch
import torch.nn as nn
x_input=torch.randn(3,3)#随机生成输入
print('x_input:\n',x_input)
y_target=torch.tensor([1,2,0])#设置输出具体值 print('y_target\n',y_target)

#计算输入softmax，此时可以看到每一行加到一起结果都是1
softmax_func=nn.Softmax(dim=1)
soft_output=softmax_func(x_input)
print('soft_output:\n',soft_output)

#在softmax的基础上取log
log_output=torch.log(soft_output)
print('log_output:\n',log_output)

#对比softmax与log的结合与nn.LogSoftmaxloss(负对数似然损失)的输出结果，发现两者是一致的。
logsoftmax_func=nn.LogSoftmax(dim=1)
logsoftmax_output=logsoftmax_func(x_input)
print('logsoftmax_output:\n',logsoftmax_output)

#pytorch中关于NLLLoss的默认参数配置为：reducetion=True、size_average=True
nllloss_func=nn.NLLLoss()
nlloss_output=nllloss_func(logsoftmax_output,y_target)
print('nlloss_output:\n',nlloss_output)

#直接使用pytorch中的loss_func=nn.CrossEntropyLoss()看与经过NLLLoss的计算是不是一样
crossentropyloss=nn.CrossEntropyLoss()
crossentropyloss_output=crossentropyloss(x_input,y_target)
print('crossentropyloss_output:\n',crossentropyloss_output)