Cross熵损失（Cross Entropy Loss）是一种常用的损失函数，常用于多分类问题。在PyTorch中，cross entropy损失函数可以通过torch.nn.CrossEntropyLoss()实现。Cross熵损失函数在计算时，首先需要将模型的预测结果和真实标签分别转换为概率分布。然后根据真实标签的概率分布计算交叉熵损失。具体来说，对于一个具有K个类别的多分类问题，cross entropy损失函数的计算过程如下：

1. 将真实标签的概率分布表示为one-hot向量，例如，如果某个样本的真实标签是类别2，则对应的one-hot向量为[1, 0, 0, 0]。

2. 对于每个类别，计算预测概率分布与真实概率分布之间的差异，用这个差异的平方乘以对应类别的权重来计算交叉熵损失。这里需要注意的是，权重是为了平衡各个类别的重要性，如果类别的重要程度不同，那么应该为不同的类别分配不同的权重。

3. 将所有类别的交叉熵损失相加，得到最终的交叉熵损失。

在训练过程中，我们希望通过不断地调整模型参数，使得交叉熵损失最小化，从而使模型能够更准确地预测样本的类别。为此，我们可以使用各种优化算法，如梯度下降、随机梯度下降等，来更新模型的参数。此外，为了防止过拟合，我们还可以采用正则化技术，如L1正则化和L2正则化。

以下是一个使用PyTorch实现的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 定义模型
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 5), nn.ReLU(), nn.Linear(5, 4))

# 定义损失函数
loss_fn = criterion

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    # 假设模型输出为[0.6, 0.3, 0.1, 0.8]，真实标签为[1, 0, 0, 1]
    outputs = torch.tensor([0.6, 0.3, 0.1, 0.8])
    target = torch.tensor([1, 0, 0, 1])

    # 前向传播
    predictions = model(outputs)

    # 计算损失
    loss = loss_fn(predictions, target)

    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 更新参数
    optimizer.step()

    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch + 1, 10, loss.item()))

通过上述示例，我们可以看到如何使用PyTorch实现交叉熵损失函数，并对模型进行训练。在实际应用中，我们需要根据具体的问题和需求来选择合适的模型、损失函数和优化算法，以达到最佳的预测效果。