大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

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')

实例

参考： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MSELoss.html?highlight=mseloss#torch.nn.MSELoss

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。

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/193067.html原文链接：https://javaforall.cn