基于MSELoss()与CrossEntropyLoss()的区别详解

基于pytorch来讲 MSELoss（）多用于回归问题，也可以用于one_hotted编码形式， CrossEntropyLoss()名字为交叉熵损失函数，不用于one_hotted编码形式 MSELoss（）要求batch_x与batch_y的tensor都是FloatTensor类型 CrossEntropyLoss（）要求batch_x为Float，batch_y为LongTensor类型 （1）CrossEntropyLoss（） 举例说明： 比如二分类问题，最后一层输出的为2个值，比如下面的代码： class CNN (nn.Module ) : def __init__ (