pytorch如何调用mse,mae,rmse函数

PyTorch中可以使用`torch.nn.functional`模块中的函数来计算MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）和RMSE（均方根误差）。

例如，要计算MSE，可以使用`torch.nn.functional.mse_loss()`函数。该函数的输入是两个张量，分别是预测值和目标值，输出是它们之间的均方误差。以下是一个示例代码片段：

import torch.nn.functional as F

# 假设预测值和目标值分别为pred和target
mse_loss = F.mse_loss(pred, target)

同样的方式，可以使用`torch.nn.functional.l1_loss()`函数计算MAE，使用`torch.sqrt()`函数和`torch.nn.functional.mse_loss()`函数计算RMSE。以下是一个完整的示例代码片段：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设预测值和目标值分别为pred和target
mse_loss = F.mse_loss(pred, target)
mae_loss = F.l1_loss(pred, target)
rmse_loss = torch.sqrt(mse_loss)