在PyTorch中定義損失函數非常簡單。你可以使用torch.nn模塊中提供的各種損失函數，也可以自定義自己的損失函數。
下面是一個簡單的示例，展示如何在PyTorch中定義一個自定義的損失函數：
import torch
# 自定義損失函數
def custom_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target) ** 2)
return loss
# 使用自定義損失函數
output = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
target = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])
loss = custom_loss(output, target)
print(loss)
在這個示例中，我們定義了一個簡單的自定義損失函數custom_loss，其計算方式是輸出和目標之間的均方誤差。然后我們使用這個損失函數來計算輸出和目標之間的損失值。
除了自定義損失函數，PyTorch還提供了一系列常見的損失函數，如交叉熵損失、均方誤差損失等，你可以根據具體的任務需求選擇合適的損失函數。
