"torch._C._nn.nll_loss“函数的CPU版本

"torch._C._nn.nll_loss"函数是PyTorch深度学习框架中的一个函数，用于计算负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）。它主要用于多分类问题中，通过将预测结果与真实标签进行比较，计算模型预测的概率分布与真实标签之间的差异。

该函数的输入参数包括预测结果（通常是模型输出的概率分布）、真实标签和可选的权重。它的输出是一个标量，表示模型预测与真实标签之间的损失值。

该函数的CPU版本是指在CPU上执行的版本，适用于没有GPU加速的情况。在使用该函数之前，需要先将数据和模型放置在CPU上。

该函数的优势在于它能够直接计算多分类问题中的损失值，无需手动编写损失函数。它还支持权重的设置，可以用于处理类别不平衡的情况。

应用场景：

多分类任务：例如图像分类、文本分类等任务中，可以使用该函数计算损失值。
模型训练：在深度学习模型的训练过程中，通常需要计算损失值来进行反向传播和参数更新。

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