pytorch中的交叉熵，CrossEntropyLoss的使用说明

官方示例：

>>> loss = nn.CrossEntropyLoss()
>>> input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
>>> target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)
>>> output = loss(input, target)
>>> output.backward()

1.在loss中的输入中，target为类别的index，而非one-hot编码。

2.在输入的target的index中，数据的范围为[0, c-1]，其中c为类别的总数，注意index的编码从0开始。