在PyTorch中選擇合適的損失函數取決于你的任務類型和模型架構。以下是一些常見的損失函數及其適用場景：
交叉熵損失函數（CrossEntropyLoss）：適用于多分類問題，特別是在分類問題中標簽是離散的情況下。
均方誤差損失函數（MSELoss）：適用于回歸問題，即預測連續值的情況。
BCEWithLogitsLoss：適用于二分類問題，結合了Sigmoid激活函數和二元交叉熵損失函數。
NLLLoss：適用于多分類問題，結合了LogSoftmax激活函數和負對數似然損失函數。
除了以上幾種常見的損失函數外，PyTorch還提供了許多其他類型的損失函數，你可以根據具體的任務需求選擇合適的損失函數。另外，有時候也可以自定義損失函數來滿足特定的需求。
