TypeError: mse_loss() missing 2 required positional arguments: 'input' and 'target'

这个错误通常发生在使用 PyTorch 的 MSE loss 函数时，没有正确提供输入和目标参数。 MSE loss 函数需要两个参数：输入张量和目标张量。请确保这两个参数都被正确传递给了 MSE loss 函数，并且它们的形状相同。

示例代码：

import torch.nn as nn
import torch

# 创建输入和目标张量
input_tensor = torch.randn(3, 4)
target_tensor = torch.randn(3, 4)

# 定义 MSE loss 函数
mse_loss = nn.MSELoss()

# 计算 MSE loss
loss = mse_loss(input_tensor, target_tensor)

print(loss)

在上面的示例中，我们首先创建了一个随机的 3x4 输入张量和一个随机的 3x4 目标张量。然后，我们定义了 MSE loss 函数并将输入和目标张量传递给该函数。最后，我们打印出计算得到的 MSE loss。

相关问题

TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'input_size' and 'hidden_size'

这个错误通常是因为你创建了一个类的实例，但是没有提供所需的参数。在这个错误消息中，它告诉你你的类的 `__init__` 方法需要两个参数：`input_size` 和 `hidden_size`，但是你没有提供它们。

你需要检查你创建实例时的参数，并确保你在创建实例时提供了所有必需的参数。如果你不确定怎么做，可以查看类的文档或者代码来了解需要哪些参数。

TypeError: __init__() missing 3 required positional arguments: 'input_size', 'hidden_size', and 'num_layers'

这个错误提示通常是因为实例化某个类时，没有传入必要的参数。根据错误提示，你需要传入3个必要的参数：input_size，hidden_size和num_layers。

例如，如果你正在使用PyTorch中的nn.Module类：

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers)

model = MyModel(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2)

在这个例子中，我们定义了一个名为MyModel的类，有3个必要的参数：input_size，hidden_size和num_layers，用于初始化模型的RNN层。在实例化模型时，我们传入这3个参数。