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1. 连续值损失函数 

总结：主要使用胡贝儿损失函数，应用于连续数值的预测之间的误差损失，参考地址

import torch
import torch.nn as nna = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.float)
b = torch.tensor([[3, 5], [8, 6]], dtype=torch.float)loss_fn1 = torch.nn.MSELoss(reduction='none')
loss1 = loss_fn1(a, b)           # loss1 是按照原始维度输出，即对应位置的元素相减然后求平方                
print(loss1)  # 输出结果：tensor([[4., 9.], [25., 4.]])loss_fn2 = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
loss2 = loss_fn2(a, b)          # loss2 是所有位置的损失求和
print(loss2)  # 输出结果：tensor(42.)loss_fn3 = torch.nn.MSELoss(reduction='mean')
loss3 = loss_fn3(a, b)          # loss3 是所有位置的损失求和后取平均
print(loss3)  # 输出结果：tensor(10.5000)

2. 二分类损失函数

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损失函数	特点
MarginRankingLoss	两个输入变量之间排名，主要用于信息检索中的相关排序；
BCELoss	衡量预测结果与输入标签之间差异，常用于图像检测和文本分类等；
SoftMarginLoss	预测结果与输入结果之间log损失，适用于非线性可分数据的分类问题；
CosineEmbeddingLoss