稀疏交叉熵损失，用于计算NLP问题中的损失火炬

问题描述

我的输入张量看起来像：

torch.Size([8,23])

// where,// 8 -> batch size
// 23 -> words in each of them

我的输出张量看起来像：

torch.Size([8,23,103])

// where,// 8 -> batch size
// 23 -> words predictions
// 103 -> vocab size.

我想为此任务计算稀疏交叉熵损失，但由于PyTorch仅计算损失单个元素，所以我无法计算。我该如何编码才能工作？感谢您的帮助。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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