基于pytorch的神经网络怎么设置损失函数为交叉熵损失函数，代码

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.nn.CrossEntropyLoss()` 函数来设置交叉熵损失函数。以下是一个简单的神经网络模型和设置交叉熵损失函数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 初始化模型和损失函数
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义一个优化器
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    # 此处省略数据准备的代码，假设数据为 data 和 target
    optimizer.zero_grad()
    output = net(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 测试模型
# 此处省略测试代码

在上述代码中，`nn.CrossEntropyLoss()` 函数中的第一个参数 `output` 是神经网络的输出结果，第二个参数 `target` 是目标值。在训练过程中，通过优化器 `optimizer` 反向传播误差并更新模型参数。在测试过程中，可以使用训练好的模型对新的数据进行预测。