pytorch版本：1.10.0

问题描述：

我有长度为14万的频域序列数据若干，要对每条序列进行异常检测。我将每个长序列划分为多个短序列，每个短序列长度为1000，即140000 = 140×1000，Model输出是140个值，即将序列检测问题转换为时间序列分类问题。

因此，我的模型输出（输入给loss函数）为16×140×2，对140个短序列作二分类，loss使用nn.CrossEntropyLoss()，多维输出。

官方文档定义为：

为简单起见，我的测试代码如下所示：

输入input维度：[1,2,3]

标签label维度：[1,3]

输出output维度：1个值，是3维的平均值，即 0.7711 = - [ -1.2158 - 0.3249 - 0.7726] / 3