你好，我想要问一下，有没有现成的loss函数是预测数组和真实数组之间的绝对误差然后取log10？（像是torch.nn.L1Loss()是绝对误差的平均值一样？）

在PyTorch中，虽然没有直接提供一个内置的损失函数是针对数组间的绝对误差并取对数的，但是你可以自定义一个这样的函数。下面是一个简单的例子，如何创建一个类似L1Loss的损失函数，即平均的对数10绝对误差：

import torch
from torch import nn

class Log10AbsLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Log10AbsLoss, self).__init__()

    def forward(self, preds, targets):
        absolute_error = torch.abs((preds - targets))
        log10_error = torch.log10(torch.clamp(absolute_error, min=1e-8))  # 避免除以0
        return -torch.mean(log10_error)  # 返回的是对数误差的负值，因为通常我们希望最小化损失

# 使用方法
loss_fn = Log10AbsLoss()
output = loss_fn(predicted_array, target_array)

在这个函数中，我们先计算绝对误差，然后取自然对数的10次幂（`log10`），最后乘以-1，因为在优化过程中我们通常想要最小化损失，而不是最大化。