Pytorch Fastai中的对数损失度量

我正在zindi平台上做一个比赛，他们使用这个挑战的评估指标作为原木损失

因此，我正在与fastai library合作，我想要度量日志损失。。我在这个库中没有找到LogLoss作为度量！ 我尝试了一些代码，比如sklearn.metrics import log\u loss中的sklearn

提供的函数，但没有成功

竞赛的链接：
如果需要作为度量（通常主要用作损失），您应该能够使用Pyrotch的交叉熵函数：

导入torch.nn.功能为F

度量=[F.交叉熵，（如果需要，加上其他度量）]

模型=cnn\U学习者（数据、模型、指标=指标，…）

我不知道FastAI的具体情况，但PyTorch具有负对数概率损失，这取决于您是否已经具有对数概率。