理解和实现 PyTorch 中的损失函数及其在机器学习中的作用
为什么重要：PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架，以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。
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简介PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架，以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。这在一定程度上是由于它与流行的 Python 高级编程语言兼容，这种语言受到机器学习开发人员、数据科学家、深度学习从业者和按 epoch 进行训练的人员的青睐。
PyTorch 是一个功能齐全的人工智能框架，用于构建深度学习模型，这是一种常用于图像识别和语言处理等应用的机器学习。Pytorch 还使用自动微分。它是用 Python 编写的，大多数机器学习开发人员都相对容易学习和使用。PyTorch 的独特之处在于它对 GPU 的出色支持以及它使用反向模式自动微分，这使得计算图可以动态修改。
这使其成为快速实验和原型设计的热门选择。 PyTorch 是 Facebook AI Research 和其他几个实验室的开发人员的作品。该框架将 Torch 高效灵活的 GPU 加速后端库与直观的 Python 前端相结合，专注于快速原型设计、可读代码和对尽可能广泛的深度学习模型的支持。
PyTorch 让开发人员使用熟悉的命令式编程方法，但仍输出到图形。它于 2017 年开源，其 Python 根源使其成为机器学习开发人员的最爱。现在我们对 PyTorch 是什么以及它的用途有了大致的了解，让我们特别看看 PyTorch 常见的损失函数。
PyTorch 中的损失函数是什么
PyTorch 中的损失函数是什么如何使用 nn 模块添加 PyTorch 损失函数
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