您好，我看了您的论文和源码，有些疑问
在项目源码
我看到KLDivLoss的用法和官网的用法
有些出入，出入主要在：
1.pytorch的这个类的第一个参数input应该是log-space的
attr:`input` in the log-space. The argument :attr:`target` may also be provided in the
log-space if :attr:`log_target`\ `= True`.
2.从数学上来说，你这么输入，那么KLLoss(F.softmax(x3, dim=1), F.softmax(x1, dim=1))的返回值是负值，这与KL距离为非负距离有出入（虽然前面有符号，但主要是调整loss方向，KL距离是非负的，有严格数学证明）
3.pytorch的KL距离是经过化简之后，第一个参数是log空间，
您好，我看了您的论文和源码，有些疑问
在项目源码
我看到KLDivLoss的用法和官网的用法
有些出入，出入主要在：
1.pytorch的这个类的第一个参数input应该是log-space的
2.从数学上来说，你这么输入，那么KLLoss(F.softmax(x3, dim=1), F.softmax(x1, dim=1))的返回值是负值，这与KL距离为非负距离有出入（虽然前面有符号，但主要是调整loss方向，KL距离是非负的，有严格数学证明）
3.pytorch的KL距离是经过化简之后，第一个参数是log空间，