pytorch lossfuction

pytorch中有多种损失函数可以用于训练神经网络模型。在给出的引用中，展示了三种常用的损失函数：
1. MultiLabelMarginLoss：用于多标签分类问题，计算每个样本的多个预测标签与真实标签之间的边际损失。
2. SmoothL1Loss：也称为Huber loss，用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平滑L1损失。
3. L1Loss：用于回归问题，计算预测值与真实值之间的绝对值损失。

每个损失函数都可以通过调用torch.nn中的相应类进行实例化，并传入预测值和真实值来计算损失。这些损失函数的具体使用方法在引用中有详细的示例代码。