torch.nn.functional的nll_loss()函数用于神经网络模型的训练优化

torch.nn.functional中的nll_loss()函数用于计算负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss），用于训练优化神经网络模型。负对数似然损失常用于多分类问题中，特别是在使用softmax函数作为输出层激活函数时。

该函数的输入是模型的预测值和目标值，输出是一个标量张量，表示模型的损失值。损失函数的计算公式如下：

loss(x, class) = -x[class]，其中x表示模型的预测概率值，class表示实际的类别。

下面是一个使用nll_loss()函数的例子：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 构造模型的预测值和目标值
logits = torch.tensor([[0.2, 0.5, 0.3], [0.1, 0.4, 0.5]])  # 模型的预测值，使用softmax函数后的结果
target = torch.tensor([0, 2])  # 目标值，实际的类别

# 使用nll_loss()函数计算损失值
loss = F.nll_loss(logits, target)

print(loss.item())

这段代码中，首先构造了一个2x3的张量logits，表示模型的预测值。每一行表示一个样本的预测概率分布，三列分别表示三个类别的概率。然后构造了一个长度为2的张量target，表示两个样本的实际类别。

接下来，使用nll_loss()函数计算这两个样本的损失值。由于我们没有使用softmax函数，所以函数内部会自动将预测值进行归一化处理。损失值的计算如下：

个样本的损失值：-log(0.2) = 1.6094

第二个样本的损失值：-log(0.5) = 0.6931

因此，最终的损失值为1.6094 + 0.6931 = 2.3025。

需要注意的是，nll_loss()函数的目标值是类别的索引，表示实际的类别。对于多分类问题，一般使用CrossEntropyLoss()函数代替nll_loss()函数，因为CrossEntropyLoss()函数内部已经包含了softmax操作，可以直接对模型的预测值进行归一化。但在某些特殊情况下，如需要手动进行类别的归一化处理时，可以使用nll_loss()函数。

另外，nll_loss()函数还支持更多的参数，如忽略某些类别、使用权重进行加权等，具体使用方法可参考官方文档。