python - 了解使用 Pytorch 训练神经网络时类的使用

Question

我目前正在阅读有关使用交叉熵损失来训练神经网络的文章 pytorch documentation 。用于计算损失的标准调用如下

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

根据torch.nn documentation , CrossEntropyLoss 是一个类。根据我的理解，这意味着 criterion 是 nn.CrossEntropyLoss 类型的对象。

训练神经网络时，使用criterion按以下方式计算损失

loss = criterion(input, target)

这让我有些困惑。 如果 criterion 是一个对象，那么它如何用作函数？我期望的是这样的

loss = criterion.calculate_loss(input, target)

其中 calculate_loss() 是 nn.CrossEntropyLoss 类中定义的方法。此外，文档还使用了以下代码行

running_loss += loss.item()

这个item()方法来自哪里？我在网上找不到提及 item() 的来源。

Answer 1

If criterion is an object, then how can it be used as a function?

标准对象有一个在这种情况下调用的forward方法。 criterion(input, target) 是 criterion.forward(input, target)

的简写

Where does this item() method come from?

此方法返回一维张量。可以使用 item() 将单个值作为数字进行访问。