1 介绍
对于具有相同形状的张量 ypred 和 ytrue（ypred 是输入，ytrue 是目标），定义逐点KL散度为：
为了在计算时避免下溢问题，此KLDivLoss期望输入在对数空间中。如果log_target=True，则目标也在对数空间。
2 参数
| reduction |
reduction= “mean”不返回真正的KL散度值，reduction= “batchmean”才是 |
| log_target | 指定目标是否在对数空间中 |
3 举例
import torch
import torch.nn as nninput = torch.tensor([[0.5, -0.5, 0.1], [0.1, -0.2, 0.3]], requires_grad=True)target = torch.tensor([[0.7, 0.2, 0.1], [0.1, 0.5, 0.4]])loss_function = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')
loss = loss_function(input, target)
print(loss)
#tensor(-1.0176, grad_fn=<DivBackward0>)等价手动形式：
target*(target.log()-input)
'''
tensor([[-0.5997, -0.2219, -0.2403],[-0.2403, -0.2466, -0.4865]], grad_fn=<MulBackward0>)
'''#这里的每个元素计算方式为：
'''
tensor([[-0.5997, -0.2219, -0.2403],[-0.2403, -0.2466, -0.4865]], grad_fn=<MulBackward0>)
'''torch.sum(target*(target.log()-input))/2
#tensor(-1.0176, grad_fn=<DivBackward0>)
