请修改上述代码，我不想要平方误差，而想要误差的绝对值，或者误差的log，请写两个相关的函数给我？

如果您不想计算平方误差，而是想用误差的绝对值，只需去掉pow(2)步骤即可。下面是绝对误差版本的函数：

def absolute_l1_loss(preds, targets):
    relative_error = (preds - targets) / targets
    absolute_error = torch.abs(relative_error)  # 取绝对值
    return torch.mean(absolute_error)

而对于对数误差，通常会在相对误差的基础上取自然对数，防止负值导致NaN，以下是该函数：

import torch.nn.functional as F

def log_relative_l1_loss(preds, targets):
    with torch.no_grad():  # 防止除以零，添加一个很小的值
        relative_error = (preds - targets) / (targets + 1e-8)
    log_relative_error = F.softplus(relative_error)  # 对于小的绝对值使用softplus代替log
    return torch.mean(log_relative_error)

在这里，`F.softplus`是用来平滑对数处理小数部分的，因为它保证了结果不会小于0。