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在PyTorch中，可以使用torch.nn模块中提供的损失函数来计算模型的损失。以下是一个使用损失函数计算模型损失的示例代码：
import torch import torch.nn as nn # 定义模型 model = nn.Linear(10, 1) # 定义损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 生成输入数据和目标数据 input_data = torch.randn(1, 10) target_data = torch.randn(1, 1) # 前向传播 output = model(input_data) # 计算损失 loss = criterion(output, target_data) print(loss) 在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的线性模型和一个均方误差损失函数。然后生成输入数据和目标数据，通过模型的前向传播得到输出，最后使用损失函数计算模型的损失。通过调用loss.backward()方法，可以计算损失函数相对于模型参数的梯度，进而进行模型的参数更新。
