要利用Torch构建自定义的损失函数，你需要定义一个新的损失函数类，并重写其中的forward方法来计算损失值。接下来是一个示例代码：
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器import torch
import torch.nn as nn
class CustomLoss(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomLoss, self).__init__()
def forward(self, pred, target):
loss = torch.mean((pred - target) ** 2) # 例如，这里定义为均方误差损失函数
return loss
# 使用自定义的损失函数
criterion = CustomLoss()
pred = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)
target = torch.randn(3, 5)
loss = criterion(pred, target)
print(loss)
在上面的示例中，我们首先定义了一个名为CustomLoss的新的损失函数类，然后在其中定义了forward方法来计算损失值。在这个例子中，我们将损失函数定义为均方误差损失函数。最后，我们实例化了这个自定义的损失函数类，并计算了预测值和目标值之间的损失值。
通过这种方式，你可以通过Torch构建自定义的损失函数，并在模型训练中使用它。
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