在PyTorch中，損失函數是用來衡量模型預測輸出與真實標簽之間的差異的函數。在訓練神經網絡時，損失函數的目標是最小化模型的預測誤差，使模型能夠更好地擬合訓練數據并在未見過的數據上表現良好。
PyTorch中提供了各種損失函數，常用的包括交叉熵損失函數（CrossEntropyLoss）、均方誤差損失函數（MSELoss）、二分類交叉熵損失函數（BCELoss）等。用戶可以根據自己的任務需求選擇合適的損失函數來訓練模型。
