Torch_LOSS

다른 post에서 자세하게 말했지만 다시 말하면 torch.nn.functional은 함수고 torch.nn은 클래스이다. 따라서 trainer에 들어가는 모양이 다르다.내가 만들어 놓은 trainer를 예로 들자면 class로 사용하는 경우 loss=class()라고

따라서 trainer에서 들어가는 위치가 다르다.내가 주로 사용하는 trainer에서는 params로 class를 받을 수도 있고 아니면 trainer안에서 직접 function을 넣어 줄 수도 있다.항상 공식문서 부터 보자. 뭔 말인지 몰라도 그냥 보자. 공식이다.

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.htmlhttps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.cross_

classification이나 segmenation인데 class가 두가지인 경우 즉, 이진분류이다.물론 그냥 multiclass의 CEE를 사용해도 되지만 아마 timecost의 차이가 있을거다.그것까지 해보겠다.기본적으로 multiclass일때는 input shap