在PyTorch中，可以使用torch.nn模塊中提供的損失函數來計算模型的損失。以下是一個使用損失函數計算模型損失的示例代碼：
import torch
import torch.nn as nn
# 定義模型
model = nn.Linear(10, 1)
# 定義損失函數
criterion = nn.MSELoss()
# 生成輸入數據和目標數據
input_data = torch.randn(1, 10)
target_data = torch.randn(1, 1)
# 前向傳播
output = model(input_data)
# 計算損失
loss = criterion(output, target_data)
print(loss)
在上面的示例中，我們首先定義了一個簡單的線性模型和一個均方誤差損失函數。然后生成輸入數據和目標數據，通過模型的前向傳播得到輸出，最后使用損失函數計算模型的損失。通過調用loss.backward()方法，可以計算損失函數相對于模型參數的梯度，進而進行模型的參數更新。
