Torch中的损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，帮助模型优化学习参数以使其能够更准确地预测。常见的损失函数包括交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）、均方误差损失函数（MSELoss）、负对数似然损失函数（NLLLoss）等。这些损失函数在训练神经网络时起着至关重要的作用，帮助网络逐步调整参数，使得模型的预测结果更加接近真实标签。