请问pytorch框架有哪些损失函数，并说明适用条件

PyTorch框架提供了许多常用的损失函数，用于评估模型的预测结果与真实标签之间的差异。以下是一些常见的损失函数及其适用条件：

1. 均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss，MSE Loss）：
- 适用条件：回归问题，目标变量是连续值。
- 使用方式：`torch.nn.MSELoss()`。

2. 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）：
- 适用条件：分类问题，目标变量是离散的类别。
- 使用方式：
- 二分类问题：`torch.nn.BCELoss()`。
- 多分类问题：`torch.nn.CrossEntropyLoss()`。

3. 负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood Loss，NLL Loss）：
- 适用条件：多分类问题，目标变量是离散的类别。
- 使用方式：`torch.nn.NLLLoss()`。

4. KL散度损失函数（Kullback-Leibler Divergence Loss，KL Divergence Loss）：
- 适用条件：模型训练中的正则化项或概率分布的比较。
- 使用方式：`torch.nn.KLDivLoss()`。

5. 余弦相似度损失函数（Cosine Similarity Loss）：
- 适用条件：衡量向量之间的相似性。
- 使用方式：`torch.nn.CosineEmbeddingLoss()`。

6. 信息熵损失函数（Entropy Loss）：
- 适用条件：用于多标签分类问题的损失函数。
- 使用方式：`torch.nn.MultiLabelSoftMarginLoss()`。

这只是一小部分PyTorch框架中可用的损失函数，还有其他许多损失函数可根据特定任务和需求进行选择和使用。