当我使用torch.nn.CrossEntropyLoss时，我必须在def forward中添加softmax吗？

当使用torch.nn.CrossEntropyLoss时，不需要在def forward中添加softmax。

torch.nn.CrossEntropyLoss已经包含了softmax操作。它结合了softmax和负对数似然损失函数，用于多分类问题。在使用CrossEntropyLoss时，模型的最后一层输出不需要经过softmax激活函数。

在使用CrossEntropyLoss时，模型的最后一层输出直接作为输入，CrossEntropyLoss会自动进行softmax操作，并计算损失。因此，在def forward中不需要手动添加softmax操作。

以下是torch.nn.CrossEntropyLoss的一些特点和应用场景：

• 特点：结合了softmax和负对数似然损失函数，适用于多分类问题。
• 应用场景：图像分类、文本分类、语音识别等需要进行多分类的任务。

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