pytorch做二分类问题，最后用做好的模型预测，为什么概率出现大于1或者小于0的情况

net=Net(in_dim=8,n_hidden1=4,n_hidden2=6,out_dim=2)

optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.02)
loss_fun=torch.nn.CrossEntropyLoss()
losses=[]



epoches=1000
for i in range(epoches):
    out=net.forward(datalL_train)
    new_out=out.squeeze()
    loss=loss_fun(new_out,lableL_train.long())
    losses.append(loss.item())
    optimizer.zero_grad()  # 清除一下上次梯度计算的数值
    loss.backward()  # 进行反向传播
    optimizer.step()  # 最优化迭代

predict=net.forward(datalL_test)
print(predict)
print(lableL_test)


‘’‘
tensor([[-0.1968,  0.9195],
        [-0.3286,  0.9704],
        [-0.4561,  1.1754],
        [-0.8294,  1.5649]], grad_fn=<AddmmBackward>)
tensor([0., 1., 1., 1.])
’‘’

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