MindSpore mnist手写体识别实验替换损失函数

在MindSpore中，可以使用`nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits`作为损失函数来进行手写体识别实验。如果你想要替换成其他的损失函数，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入需要使用的损失函数模块，例如`nn.L1Loss`或`nn.MSELoss`等。

2. 在模型中定义损失函数，例如：

   loss_fn = nn.L1Loss(reduction='mean')

这里使用了`nn.L1Loss`作为损失函数，`reduction`参数指定了计算方式。

3. 在训练循环中计算损失，例如：

   loss = loss_fn(outputs, labels)

这里`outputs`是模型的输出，`labels`是标签数据，`loss`是计算出来的损失值。

4. 在反向传播中计算梯度，例如：

   loss.backward()

这里使用了自动求导功能，计算出了参数的梯度。

5. 在优化器中更新参数，例如：

   optimizer.step()

这里使用了Adam优化器，根据梯度更新参数。

完整的示例代码如下：

import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops.operations as F
from mindspore import Tensor

# 定义损失函数
loss_fn = nn.L1Loss(reduction='mean')

# 循环训练
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        # 计算损失
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        # 反向传播
        optimizer.clear_grad()
        loss.backward()
        # 更新参数
        optimizer.step()

需要注意的是，不同的损失函数可能需要不同的参数设置，具体可以参考MindSpore的文档进行设置。