使用torch.nn.functional中的nll_loss()函数进行损失计算和反向传播

torch.nn.functional中的nll_loss()函数用于计算负对数似然损失。负对数似然损失常用于多类别分类问题，特别适用于预测概率分布的模型。

在使用nll_loss()函数之前，首先需要了解一些相关的概念。在多类别分类问题中，模型通常会输出一个代表各个类别概率的向量，这个向量经过softmax函数处理后，每个元素都是在0到1之间的概率值，并且所有元素的概率之和等于1。接下来，根据实际的类别标签，可以将这个向量和标签进行对比，计算得到一个损失值。

nll_loss()函数的使用方法如下：

loss = torch.nn.functional.nll_loss(output, target, weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')

其中，output表示模型的输出，可以是一个张量或者一个(batch_size, num_classes)的矩阵，每一行表示一个样本输出的概率分布；

target表示实际的类别标签，可以是一个整数或者一个(batch_size)的向量，每个元素表示对应样本的类别；

weight是一个可选的张量，用于对损失值进行加权；

size_average和reduce参数是用于控制损失的归约方式，如果设置为True，则对每个样本的损失值进行平均，如果设置为False，则保持每个样本的损失值不变；

ignore_index是一个特殊的类别标签，用于指定某些样本的损失值应该被忽略，通常是通过其设置为负数实现；

reduction指定损失的归约方式，可以是'mean'、'sum'或者'none'。

下面给出一个使用nll_loss()函数的例子：

import torch

import torch.nn.functional as F

# 定义模型输出和实际的类别标签

output = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.7], [0.3, 0.6, 0.1], [0.5, 0.2, 0.3]])

target = torch.tensor([2, 0, 1])

# 计算损失值

loss = F.nll_loss(output, target)

print(loss)  # 输出：tensor(0.8928)

在上面的例子中，模型的输出是一个3x3的矩阵，每一行表示一个样本输出的概率分布，target是一个大小为3的向量，表示每个样本的类别标签。通过nll_loss()函数计算得到的损失值为0.8928。

通过调用loss.backward()函数可以实现反向传播，即计算模型参数的梯度并更新参数。

loss.backward()

需要注意的是，nll_loss()函数只适用于处理单分类问题，如果需要处理多分类问题，可以通过softmax函数将输出转换为概率分布，然后再使用交叉熵损失函数计算损失值。