_loss = loss_fun(fake_output,torch.ones_like(fake_output))

### 回答1：
这是一个关于深度学习模型中损失函数的问题，我可以回答。这个公式计算的是生成器产生的假样本的损失值，使用的是二元交叉熵损失函数，其中fake_output是生成器产生的假样本的输出，torch.ones_like(fake_output)是一个与fake_output形状相同的全1张量，表示真实样本的标签。

### 回答2：
这段代码表示将生成的假数据（fake_output）与标签为1的真实数据进行对比，并计算它们之间的误差（loss）。loss_fun可以是任何一种损失函数，比如交叉熵函数（cross entropy），均方差函数（mean squared error）等等。通过调用这个损失函数，我们可以衡量生成结果与真实数据之间的差异，进而进行模型的优化。

### 回答3：
在给定的代码中，_loss = loss_fun(fake_output,torch.ones_like(fake_output))的作用是计算虚假输出（fake_output）与全为1的张量之间的损失值。

首先，torch.ones_like(fake_output)生成一个与fake_output相同形状的张量，且元素都是1。这个张量的作用是作为标签，表示真实输出。这里使用全为1的张量作为真实输出的主要原因是，我们希望虚假输出尽量接近真实输出，因此可以将真实输出设置为1。

然后，loss_fun是一个损失函数，用于比较虚假输出和真实输出之间的差异。具体损失函数的定义可以根据实际需求选择，例如均方误差（MSE）损失函数、交叉熵损失函数等。不同的损失函数对模型的训练效果和收敛速度有所影响。

最后，_loss表示计算得到的损失值。这个值越小，表示虚假输出越接近真实输出，即模型的生成能力越好。我们可以根据损失值来调整模型的参数，使模型能够生成更接近真实值的输出。

总结来说，_loss = loss_fun(fake_output,torch.ones_like(fake_output))这段代码的作用是计算虚假输出与全为1的张量之间的损失值，用于优化生成模型的训练。