nll_loss = -logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1))

这段代码是使用负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）来计算多标签分类问题的损失。

首，`logprobs`是模型预测的结果，它是一个张量，形状为(batch_size, num_labels)，其中`batch_size`是批量的大小，`num_labels`是标签的数量。`logprobs`中的每个元素表示模型对每个标签的预测概率的对数值。

`target`是真实标签，它是一个张量，形状为(batch_size,)，其中每个元素表示样本的真实标签。这里使用了`unsqueeze(1)`将`target`的维度从(batch_size,)变为(batch_size, 1)，以便与`logprobs`进行广播操作。

`gather()`函数根据索引从`logprobs`中选择对应位置的预测概率，并返回一个新的张量。其中，`dim=-1`表示在最后一个维度上进行索引操作，也就是在每个样本的预测概率中选择对应的标签预测概率。

最后，使用负对数似然损失函数将所选的预测概率计算为对数值，并返回一个具有相同形状的张量作为损失。这个损失张量将用于计算模型的总损失。

需要注意的是，这段代码仅计算了单个样本的损失，如果要计算整个批量的损失，还需要将每个样本的损失进行平均或求和，具体取决于你的需求。