在PyTorch中定义损失函数非常简单。你可以使用torch.nn模块中提供的各种损失函数，也可以自定义自己的损失函数。
下面是一个简单的示例，展示如何在PyTorch中定义一个自定义的损失函数：
import torch
# 自定义损失函数
def custom_loss(output, target):
loss = torch.mean((output - target) ** 2)
return loss
# 使用自定义损失函数
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)
在这个示例中，我们定义了一个简单的自定义损失函数custom_loss，其计算方式是输出和目标之间的均方误差。然后我们使用这个损失函数来计算输出和目标之间的损失值。
除了自定义损失函数，PyTorch还提供了一系列常见的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失等，你可以根据具体的任务需求选择合适的损失函数。
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