基于pytorch来讲

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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__ ( self , hidden_size1 , output_size , dropout_p) :
    super ( CNN , self ).__init__ ( )
    self.hidden_size1 = hidden_size1
    self.output_size = output_size
    self.dropout_p = dropout_p
    
    self.conv1 = nn.Conv1d ( 1,8,3,padding =1) 
    self.fc1 = nn.Linear (8*500, self.hidden_size1 )
    self.out = nn.Linear (self.hidden_size1,self.output_size ) 
 
  
  def forward ( self , encoder_outputs ) :
    cnn_out = F.max_pool1d ( F.relu (self.conv1(encoder_outputs)),2) 
    cnn_out = F.dropout ( cnn_out ,self.dropout_p) #加一个dropout
    cnn_out = cnn_out.view (-1,8*500) 
    output_1 = torch.tanh ( self.fc1 ( cnn_out ) )
    output = self.out ( ouput_1)
    return output

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