torch.nn.MSELoss()

`torch.nn.MSELoss()` 是用来计算均方误差损失函数的类，它可以用于回归问题中。具体来说，对于一个真实值 `y` 和一个预测值 `y_hat`，均方误差损失函数的计算方式是：

loss = (y - y_hat)**2 / n

其中 `n` 表示样本数量。`torch.nn.MSELoss()` 会自动计算每个样本的损失并返回平均值，即整个数据集的损失。在使用时，可以将真实值和预测值传入该类的对象中，例如：

import torch.nn as nn

criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(y_hat, y)

其中 `y_hat` 为模型的输出，`y` 为真实标签。最终的 `loss` 即为整个数据集的均方误差损失。