PyTorch中常用的损失函数有

PyTorch中常用的损失函数有：

1. nn.CrossEntropyLoss：多分类问题中常用的交叉熵损失函数。
2. nn.MSELoss：用于回归问题的均方误差损失函数。
3. nn.BCELoss：二分类问题中常用的二元交叉熵损失函数。
4. nn.NLLLoss：负对数似然损失函数，通常与LogSoftmax激活函数一起使用。
5. nn.KLDivLoss：Kullback-Leibler散度损失函数，用于度量两个概率分布之间的差异。
6. nn.BCEWithLogitsLoss：结合二分类问题的sigmoid激活函数和二元交叉熵损失函数。
7. nn.SmoothL1Loss：平滑L1损失函数，通常用于回归问题。
8. nn.MarginRankingLoss：用于排序任务中的排名损失函数。
9. nn.MultiLabelSoftMarginLoss：多标签分类问题中的软间隔损失函数。
10. nn.TripletMarginLoss：三元组损失函数，用于学习具有相似性的样本之间的距离。