Pytorch使用交叉熵损失时的一个坑
在Pytorch里面使用交叉熵loss函数的时候，发现结果最是比较差，通过搜索才发现这样一段话：
You should pass raw logits to nn.CrossEntropyLoss, since the function itself applies F.log_softmax and nn.NLLLoss() on the input.
也就是用交叉熵损失的时候，不能在网络的最后用 log_softmax 或者 Softmax层，因为交叉熵损失相当与是 log_softmax + NLLLos的组合。
如果网络最后用了Softmax层的话，需要使用 NLLLoss 或者 MSE loss。