1.函式原型：loss_func = nn.crossentropyloss()
loss = loss_func(pre_label, label)
2.值得注意的點，這裡的label不需要賦值one-hot編碼型別，因為函式內部會自動將label變換為one-hot型別，如果這裡賦值為one-hot編碼，則會產生類似如下報錯：
①：runtimeerror: multi-target not supported at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1549635019666/work/aten/src
解決辦法：使用數值標籤，而非one-hot編碼
②：expected type torch.cuda.doubletensor but got torch.cuda.floattensor
解決辦法：針對這樣的錯誤，我們之前提到過，基本原因就是函式所需要的引數型別和我們賦值型別不同，這裡介紹一種改變torch中tensor的型別的函式：
data = data.type(torch.floattensor)
data = data.type(torch.longtensor)
data = data.type(torch.floattensor)
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