pytorch的MSE loss对象

在PyTorch中，可以使用torch.nn.MSELoss()来创建一个均方误差（MSE）损失函数的对象。MSELoss函数的参数包括size_average、reduce和reduction。其中，size_average和reduce参数已经被废弃，推荐使用reduction参数来指定损失函数的计算方式。默认情况下，reduction参数的取值为"mean"，表示计算平均值。如果想在batch上做平均，可以将reduction参数设置为"sum"，然后再除以batch的大小。\[3\]

例如，可以使用以下代码创建一个MSE loss对象并进行使用：

import torch
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction="mean")

这样就创建了一个计算均方误差的损失函数对象。可以通过调用该对象的`__call__`方法来计算损失值。例如，可以使用以下代码计算MSE loss：

conf_data = torch.FloatTensor(\[0.1, 0.9, 0.0, 0.2, 0.2\])
conf_mask = torch.FloatTensor(\[0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0\])
loss = loss_fn(conf_data, conf_mask)

其中，conf_data和conf_mask是输入的数据和目标数据。计算得到的loss是一个标量值。可以使用`item()`方法将其转换为Python的浮点数。\[1\]

请注意，还可以使用torch.nn.BCELoss()来创建一个二分类交叉熵（BCE）损失函数的对象。与MSELoss类似，BCELoss也可以通过调用该对象的`__call__`方法来计算损失值。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch mseloss bceloss 对比](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/83753349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【PyTorch】MSELoss的详细理解（含源代码）](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/128011668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]