pytorch的官方文档看了好久也没看懂。。。多亏广大的网友特别鸣谢参考文献中的网友。。。。

NLLoss损失函数官方示例如下：

>>> m = nn.LogSoftmax()
>>> loss = nn.NLLLoss()
>>> # input is of size N x C = 3 x 5
>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
>>> # each element in target has to have 0 <= value < C
>>> target = torch.tensor([1, 0, 4])
>>> output = loss(m(input), target)
>>> output.backward()
>>>

在进行句子的关系分类时，输入n条句子，输出维度为（batch_size, C）的Tensor，其中C是分类的个数。那官方的文档来说batch_size = 3, 关系分类成5类。

解释如下：

input的输出

input经过log_softmax的输出如下，即m(input)：

NLLLoss的结果就是把经过log_softmax函数的值与标签（Label）对应的那个值拿出来相加求和，再求均值，最后在求相反数，也就是添加负号。
现在Target的tensor是[1,0,4]。第一行取第1个元素，第二行取第0个，第三行取第4个，也就是上图中红框中的值，然后相加，再求个均值，最后对均值取负号。结果如下图：

代码执行的最终结果和我们手动计算的结果是相同的，可见上述的分析过程是正确的。

CrossEntropyLoss()的执行的最终结果

参考文献如下：

Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss

pytorch的官方文档