我想将二元交叉熵变换为多元交叉熵函数，将F.binary_cross_entropy更换为F.cross_entropy，不对预测分数和target矩阵做flat_scores = scores.reshape(-1)，flat_matrix = matrix.reshape(-1)直接使用scores 和matrix作为F.cross_entropy，但是在最后 loss = ((flat_loss.view(input_ids.size(0), -1)*mask).sum(dim=-1)).mean()这一步的时候出现了维度不匹配问题，经过交叉熵出来的损失函数维度变成了[8，15，5]而二元交叉熵的输出维度为[8，15，15，5]导致使用交叉熵后与mask维度不匹配，这该怎么办啊？
作者有没有什么办法啊，求助求助
我想将二元交叉熵变换为多元交叉熵函数，将F.binary_cross_entropy更换为F.cross_entropy，不对预测分数和target矩阵做flat_scores = scores.reshape(-1)，flat_matrix = matrix.reshape(-1)直接使用scores 和matrix作为F.cross_entropy，但是在最后 loss = ((flat_loss.view(input_ids.size(0), -1)*mask).sum(dim=-1)).mean()这一步的时候出现了维度不匹配问题，经过交叉熵出来的损失函数维度变成了[8，15，5]而二元交叉熵的输出维度为[8，15，15，5]导致使用交叉熵后与mask维度不匹配，这该怎么办啊？
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