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1.应用
import torch
import torch.nn as nn
loss = nn.MSELoss()
input = torch.tensor([1.0,1.0], requires_grad=True)
target = torch.tensor([7.0,9.0])
output = loss(input, target) # 50
output.backward()
2.概念
API
类
mean squared error (squared L2 norm)
CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean')
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| reduction (string, optional) | 默认为’mean’。‘mean’：求和取平均；‘sum’：只求和。 |
实例
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| Input: (N, *) | where *∗ means, any number of additional dimensions |
| Target: (N, *) | same shape as the input |
参考：
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MSELoss.html?highlight=mseloss#torch.nn.MSELoss
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