以识别一个四位数的验证码为例，批次取为100，标签用one_hot 表示，则标签的size为[100,4,10],input也为[100,4,10]，请问loss用torch.nn.CrossEntropyLoss时，输入的input和target分别应为多少？
另外，用其他几种损失函数时，以四位验证码为例，输入该各是多少？
如果你的验证码是数字，你的损失函数前应该是一个1000个神经元的softmax层，那么输入输出的size都应该是[1000,1]
这是一个分类问题，就从打标签的角度分析一下会有多少种标签。
0000~9999，共10000种标签。也就是说模型的输出将是一个长度为10000的one-hot.
编码加上batch-size是100，CrossEntropyLoss的输入应该是100X10000