在Torch中定义一个损失函数，一般是通过继承nn.Module类来实现的。以下是一个示例：
import torch
import torch.nn as nn
class CustomLoss(nn.Module):
def __init__(self):
super(CustomLoss, self).__init__()
def forward(self, output, target):
loss = torch.mean((output - target) ** 2) # 以均方误差为例
return loss
在上面的示例中，定义了一个名为CustomLoss的自定义损失函数类，其forward方法接受模型的输出output和目标值target作为输入，并计算损失值。这里使用的是均方误差作为损失函数的计算方式，可以根据需要自定义不同的损失函数。
