criterion = nn.CrossEntropyLoss()

`nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch中用于多分类任务的损失函数。它将softmax函数和负对数似然损失结合在一起，用于训练具有多个类别的分类模型。在使用该函数时，需要将网络输出和真实标签作为输入，函数会自动计算损失并返回。

以下是一个使用`nn.CrossEntropyLoss()`的例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义网络输出和真实标签
output = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
label = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)

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

# 计算损失
loss = criterion(output, label)

# 输出损失
print(loss)