求两组tensor类型的欧拉角的mse

要计算两组张量类型的欧拉角之间的均方误差（MSE），可以使用PyTorch的函数torch.mean()和torch.square()来计算每个欧拉角的平方误差，然后将它们相加并取平均值。以下是一个示例代码：

import torch

# 两组欧拉角张量
euler_angles1 = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]])
euler_angles2 = torch.tensor([[0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7], [0.8, 0.9, 1.0]])

# 计算每个欧拉角的平方误差
squared_errors = torch.square(euler_angles1 - euler_angles2)

# 计算平均平方误差
mse = torch.mean(squared_errors)

# 输出均方误差
print(mse)

在上面的代码中，我们首先定义了两个欧拉角张量euler_angles1和euler_angles2。然后，我们使用torch.square()函数计算每个欧拉角的平方误差，并将其存储在一个张量squared_errors中。接下来，我们使用torch.mean()函数计算平均平方误差，并将其存储在变量mse中。最后，我们输出了mse的值。

需要注意的是，上述代码假设两个欧拉角张量的形状相同。如果它们的形状不同，将无法进行张量减法操作，因此需要确保它们的形状相同。