在PyTorch中，模型评估通常包括计算模型在验证集或测试集上的损失函数值。损失函数值是模型在给定数据上的预测值与真实标签之间的差异度量，通常用于评估模型的性能。

下面是一个简单的示例，展示如何计算模型在验证集上的损失函数值：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

model = SimpleModel()

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

# 加载验证集数据
# 这里假设validation_loader是一个PyTorch的DataLoader对象，里面包含验证集数据
for inputs, targets in validation_loader:
    # 前向传播计算预测值
    outputs = model(inputs)
    
    # 计算损失函数值
    loss = criterion(outputs, targets)
    
    print('Validation Loss: {:.4f}'.format(loss.item()))

在上面的示例中，我们首先定义了一个简单的模型SimpleModel，然后加载了保存的模型参数。接着定义了损失函数MSELoss，并加载了验证集数据。在循环中，我们对验证集数据进行前向传播计算预测值，然后计算损失函数值，并打印出来。

需要注意的是，PyTorch提供了许多不同的损失函数，如交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss、均方误差损失函数nn.MSELoss等，你可以根据具体的任务选择合适的损失函数。在模型评估时，通常选择与训练时相同的损失函数来计算损失函数值。

希望这个示例能够帮助你理解如何在PyTorch中计算模型的损失函数值。如果有任何疑问，请随时向我提问。