Torch中常用的损失函数有哪些

在Torch中常用的损失函数包括：

nn.CrossEntropyLoss：交叉熵损失函数，常用于多分类问题。
nn.MSELoss：均方误差损失函数，常用于回归问题。
nn.L1Loss：L1损失函数，也称为绝对值损失，常用于回归问题。
nn.BCELoss：二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题。
nn.NLLLoss：负对数似然损失函数，常用于多分类问题。
nn.KLDivLoss：KL散度损失函数，常用于度量两个概率分布之间的差异。
nn.BCEWithLogitsLoss：结合了二元交叉熵损失和Sigmoid函数，常用于二分类问题。
nn.BCEWithLogitsLoss：结合了多分类交叉熵损失和Softmax函数，常用于多分类问题。

这些是Torch中常用的损失函数，根据具体的任务和模型选择合适的损失函数来进行训练。