到目前为止，我们单标签模型的改动已经处理好了，接下来开始处理多标签的模型。训练数据我们之前处理的时候，就是按多标签的形式进行转化的，所以不需要再改了，接下来就直接改逻辑代码了。

那首先呢，我们还是要分析一下多标签，和单标签有哪些不同。第一个不同，就是目标值，单标签是一个值，多标签是一个序列，所以首先我们把目标值改成一个序列。

代码示例

1、标签id和序列互转 

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2、修改目标值 

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3、输出值修改

在输出结果上包一层 sigmoid，好处是将输出数值范围限制在 (0,1)，方便做阈值判断。 

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其实到目前为止，模型已经可以开始训练了。但我们的目标值，是一个0多1少的序列，用 CrossEntropyLoss 来做 loss function 效果不好，我们需要对 0 的位置做适当降权，让模型预测出尽可能多的 1，这个过程相对比较复杂，我们放到下节课再介绍。

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