在PyTorch中选择合适的损失函数取决于你的任务类型和模型架构。以下是一些常见的损失函数及其适用场景

在PyTorch中选择合适的损失函数取决于你的任务类型和模型架构。以下是一些常见的损失函数及其适用场景：

1. 交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）：适用于多分类问题，特别是在分类问题中标签是离散的情况下。

2. 均方误差损失函数（MSELoss）：适用于回归问题，即预测连续值的情况。

   
   

3. BCEWithLogitsLoss：适用于二分类问题，结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失函数。

4. NLLLoss：适用于多分类问题，结合了LogSoftmax激活函数和负对数似然损失函数。

除了以上几种常见的损失函数外，PyTorch还提供了许多其他类型的损失函数，你可以根据具体的任务需求选择合适的损失函数。另外，有时候也可以自定义损失函数来满足特定的需求。