在使用 PyTorch 进行深度学习模型开发时，`criterion` 是一个非常重要的组件，它决定了如何衡量模型预测与真实值之间的差距。然而，在实际应用中，`criterion` 的选择和配置可能会遇到一些“坑”，以下是我在实践中总结的一些经验：

首先，明确任务类型至关重要。例如，分类问题通常使用交叉熵损失（CrossEntropyLoss），而回归问题更适合均方误差（MSELoss）。如果选错了损失函数，不仅会导致训练结果异常，还可能浪费大量时间调试。

其次，记得检查数据格式是否匹配！比如，`CrossEntropyLoss` 期望输入为未经过 softmax 的 logits 和整型标签，而 `BCEWithLogitsLoss` 则用于二分类任务且需要未经过 sigmoid 的原始输出。若数据未正确处理，会直接导致运行报错。

最后，别忘了调整优化器的学习率等超参数哦！合适的超参设置能让模型更快收敛并达到更好的性能表现。

希望这些小Tips能帮到大家少走弯路，祝你早日完成项目！💪✨