pytorch交叉熵损失函数计算_pytorch loss不下降

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MSE: Mean Squared Error（均方误差）
含义：均方误差，是预测值与真实值之差的平方和的平均值，即：
$\begin{aligned} MSE =\cfrac {1}{N}\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2 \end{aligned}$
但是，在具体的应用中跟定义稍有不同。主要差别是参数的设置，在torch.nn.MSELoss中有一个reduction参数。reduction是维度要不要缩减以及如何缩减主要有三个选项：

‘none’:no reduction will be applied.
‘mean’: the sum of the output will be divided by the number of elements in the output.
‘sum’: the output will be summed.

如果不设置reduction参数，默认是’mean’。
下面看个例子：

import torch
import torch.nn as nn
 
a = torch.tensor([[1, 2], 
				  [3, 4]], dtype=torch.float)
				  
b = torch.tensor([[3, 5], 
				  [8, 6]], dtype=torch.float)
 
loss_fn1 = torch.nn.MSELoss(reduction='none')
loss1 = loss_fn1(a.float(), b.float())
print(loss1)   # 输出结果：tensor([[ 4., 9.],
               # [25., 4.]])
 
loss_fn2 = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
loss2 = loss_fn2(a.float(), b.float())
print(loss2)   # 输出结果：tensor(42.)
 
 
loss_fn3 = torch.nn.MSELoss(reduction='mean')
loss3 = loss_fn3(a.float(), b.float())
print(loss3)   # 输出结果：tensor(10.5000)