criterion = nn.crossentropyloss()

您可以使用nn.CrossEntropyLoss()函数来实现交叉熵损失函数。`nn.CrossEntropyLoss()` 是PyTorch中的一个损失函数，通常用于多分类问题。其计算公式如下：

$loss(x, class) = -\log\left(\frac{\exp(x[class])}{\sum_j \exp(x[j])}\right) = -x[class] + \log\left(\sum_j \exp(x[j])\right)$

其中，$x$ 表示模型的输出，$class$ 表示正确类别的索引。这个损失函数的作用是让模型的输出在正确类别的位置上尽可能地大，同时让其它位置上的输出尽可能地小。

在使用时，需要将模型的输出和正确的类别作为输入传入损失函数中，例如：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)

其中，`input` 表示模型的输出，`target` 表示正确的类别。`loss` 表示计算得到的损失值。