loss_fn = nn.loss.MSELoss()

这是一个用于定义均方误差损失函数的代码，`nn.loss` 是 PyTorch 中的一个模块，包含了许多常见的损失函数。`MSELoss()` 是其中的一种，用于计算预测值与目标值之间的均方误差。在训练神经网络时，我们通常会使用损失函数来衡量模型预测结果与真实值之间的差距，并通过反向传播来更新模型的参数。

相关问题

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()参数

`nn.CrossEntropyLoss()`是PyTorch中的一个损失函数，它的参数如下：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean')

其中，各参数的含义如下：

- `weight`：一个一维张量，用于指定每个类别的权重。默认为`None`，表示所有类别的权重都为1。
- `size_average`和`reduce`：这两个参数已经被废弃，现在使用`reduction`参数代替。`reduction`参数用于指定损失函数的计算方式，可选值为`'none'`、`'mean'`和`'sum'`。默认值为`'mean'`，表示对所有样本的损失取平均值。
- `ignore_index`：一个整数，用于指定忽略某个类别的损失。默认值为`-100`，表示不忽略任何类别的损失。

因此，如果要使用默认参数创建一个`nn.CrossEntropyLoss()`对象，可以直接使用以下代码：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()是什么

`nn.CrossEntropyLoss()`是一个用于计算交叉熵损失的PyTorch函数。交叉熵损失通常用于多分类问题中，它衡量了模型的预测结果与真实标签之间的差异。具体来说，交叉熵损失将模型的预测结果通过softmax函数转换为概率分布，然后与真实标签进行比较，计算出模型预测的概率分布与真实标签的差异程度。

交叉熵损失函数的公式如下：

loss(x, class) = -log(exp(x[class]) / (\sum_j exp(x[j])))

其中，`x`是模型的预测结果，`class`是真实标签的索引。

使用`nn.CrossEntropyLoss()`函数时，通常需要将模型的输出结果和真实标签作为输入。函数会自动将模型的输出结果通过softmax函数转换为概率分布，并计算出交叉熵损失。最终，可以通过调用`loss.backward()`函数来计算梯度并进行模型的参数更新。

范例：<<引用:import torch.nn as nn loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()[^1]。