大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
MSELoss ( 均 值 损 失 ) pytorch：
代码语言：javascript复制def MSELoss(pred,target):
return (pred-target)**2
代码示例：
代码语言：javascript复制import torch
import torch.nn as nn
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], dtype=torch.float32)
b = torch.tensor([[3, 5], [8, 6]], dtype=torch.float32)
loss_fn1 = torch.nn.MSELoss(reduction='none')
loss1 = loss_fn1(a, b)
print(loss1) # 输出结果：tensor([[ 4., 9.],
# [25., 4.]])
loss_fn2 = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
loss2 = loss_fn2(a, b)
print(loss2) # 输出结果：tensor(42.)
loss_fn3 = torch.nn.MSELoss(reduction='mean')
loss3 = loss_fn3(a, b)
print(loss3) # 输出结果：tensor(10.5000)版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
