PyTorch中常用的損失函數包括：
nn.MSELoss：均方誤差損失函數，用于回歸任務。
nn.CrossEntropyLoss：交叉熵損失函數，用于多分類任務。
nn.NLLLoss：負對數似然損失函數，用于多分類任務。
nn.BCELoss：二元交叉熵損失函數，用于二分類任務。
nn.BCEWithLogitsLoss：結合了Sigmoid激活函數和二元交叉熵損失函數，用于二分類任務。
nn.CTCLoss：CTC（Connectionist Temporal Classification）損失函數，用于序列標注任務。
nn.KLDivLoss：KL散度損失函數，用于度量兩個概率分布之間的差異。
nn.SmoothL1Loss：平滑L1損失函數，用于回歸任務。
nn.CosineEmbeddingLoss：余弦嵌入損失函數，用于度量兩個向量之間的相似度。
nn.TripletMarginLoss：三元組間隔損失函數，用于學習特征表示。
