nn.functional.mse_loss

`nn.functional.mse_loss` 是 PyTorch 中的一个函数，用于计算均方误差损失（Mean Squared Error Loss）。它的作用是衡量模型输出与目标值之间的差异。

该函数的使用方式如下：

mse_loss(input, target, reduction='mean')

其中：
- `input` 是模型的输出值。
- `target` 是目标值。
- `reduction` 是可选参数，用于指定损失的缩减方式。可选值包括：
- `'mean'`：返回所有样本损失的平均值。
- `'sum'`：返回所有样本损失的总和。
- `'none'`：返回每个样本的损失。

以下是一个示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

input = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
target = torch.tensor([2.0, 2.0, 2.0])

loss = F.mse_loss(input, target)
print(loss)

输出：

tensor(1.)

这表示模型输出与目标值之间的均方误差损失为1.0。

相关问题

torch.nn.functional.mse_loss

torch.nn.functional.mse_loss是PyTorch中的一个函数，用于计算均方误差损失。它接受两个输入，即预测值和目标值，并返回它们之间的均方误差。这个函数通常用于回归问题中，用于评估模型的性能。

torch.nn.functional.mse_loss 的代码

以下是 `torch.nn.functional.mse_loss` 的代码实现：

def mse_loss(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean'):
    if not (target.size() == input.size()):
        warnings.warn("Using a target size ({}) that is different to the input size ({}). "
                      "This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. "
                      "Please ensure they have the same size.".format(target.size(), input.size()),
                      stacklevel=2)
    if size_average is not None or reduce is not None:
        reduction = _Reduction.legacy_get_string(size_average, reduce)
    if target.requires_grad:
        ret = (input - target) ** 2
        if reduction != 'none':
            ret = torch.mean(ret) if reduction == 'mean' else torch.sum(ret)
    else:
        expanded_input, expanded_target = torch.broadcast_tensors(input, target)
        ret = torch._C._nn.mse_loss(expanded_input, expanded_target, _Reduction.get_enum(reduction))
    return ret

该函数计算输入 `input` 和目标 `target` 之间的均方误差（MSE），返回值为标量张量。可选参数 `size_average` 和 `reduce` 被弃用，应使用 `reduction` 参数指定归约方式。参数说明如下：

- `input`：输入张量。
- `target`：目标张量，与输入张量形状相同。
- `size_average`：已弃用。
- `reduce`：已弃用。
- `reduction`：指定用于计算输出张量的归约方式，可选值为 `'none'`、`'mean'` 和 `'sum'`，默认为 `'mean'`。

当 `target.requires_grad=True` 时，计算 `input` 与 `target` 之间的 MSE，并根据 `reduction` 的值进行归约；否则，将 `input` 和 `target` 扩展为相同的形状，再调用 C++ 实现的 `mse_loss` 计算 MSE，并根据 `reduction` 的值进行归约。需要注意的是，如果 `target` 与 `input` 形状不同，该函数会发出警告。