我提供一段使用tensorflow的实现损失函数的代码可以帮我改写成pytorch的代码吗？

当然可以，以下是使用PyTorch实现类似的代码：

import torch

# 定义模型
model = ...

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, labels)
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    # 更新权重
    optimizer.step()

其中`model`表示神经网络模型，`inputs`和`labels`是训练数据和标签，`num_epochs`是训练的代数。`criterion`表示损失函数，这里使用交叉熵损失函数。`optimizer`则是优化器，这里使用随机梯度下降法。

在训练中，需要先进行前向传播，然后计算损失，再进行反向传播求梯度，最后更新权重。循环进行多个epoch即可完成训练。