我想使用CrossEntropyLoss计算自动编码器的重构精度：
ae_criterion = nn.CrossEntropyLoss()
ae_loss = ae_criterion(X, Y)
其中X是自动编码器的重构，而Y是目标（因为它是自动编码器，所以Y与原始输入X相同）。
X和Y的形状均为[42, 32, 130] = [batch_size, timesteps, number_of_classes]。当我运行上面的代码时，出现以下错误：
ValueError：预期的目标大小（42，130），得到了torch.Size（[42，32， 130]）
查看文档后，我仍然不确定如何以适当的方式调用nn.CrossEntropyLoss()。看来我应该将Y更改为[42, 32, 1]的形状，并且每个元素都是间隔[0, 129]（或[1, 130]）中的标量，对吗？
有办法避免这种情况吗？由于X和Y在0和1之间，我是否可以以等效的方式逐个元素地使用二进制交叉熵损失？
答案 0 :(得分：1)
对于CrossEntropyLoss，Y的形状必须为（42，32），每个元素必须为[0，129]区间内的Long标量。
您可能想使用BCELoss或BCEWithLogitsLoss解决问题。