rmse pytorch

均方根误差（Root Mean Square Error）是衡量预测值与真实值之间差异的常指标。在PyTorch，可以使用以下代码计均方根误差：

import torch.nn.functional as

def rmse(predictions, targets):
    mse = F.mse_loss(predictions, targets)
    rmse = torch.sqrt(mse)
    return rmse

# 示例用法
predictions = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
targets = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0])
print(rmse(predictions, targets))

上述代码中，`predictions`是预测值的张量，`targets`是真实值的张量。`F.mse_loss`计算平均平方误差（Mean Square Error），然后使用`torch.sqrt`计算均方根误差。

相关问题

pytorch rmse

在 PyTorch 中计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）可以使用以下代码：

import torch

def rmse(predictions, targets):
    return torch.sqrt(torch.mean((predictions - targets) ** 2))
# 示例用法
predictions = torch.tensor([2.5, 3.7, 4.2, 5.1])
targets = torch.tensor([2.0, 3.5, 4.0, 5.0])

print(rmse(predictions, targets))

上述代码定义了一个 `rmse` 函数，它接受两个张量 `predictions` 和 `targets`，并返回均方根误差。我们使用 `torch.sqrt` 计算平方根，`torch.mean` 计算平均值，然后用 `**` 运算符计算平方。

在示例中，我们计算了预测值和目标值的均方根误差，并打印了结果。输出将是一个张量，表示预测值和目标值之间的均方根误差。

pytorch RMSE

在 PyTorch 中计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE），可以使用以下代码：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设有预测值和真实值
predictions = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0])
targets = torch.tensor([1.0, 2.5, 2.0])

# 计算均方根误差
rmse = torch.sqrt(F.mse_loss(predictions, targets))

print(rmse.item())  # 打印 RMSE 的值

在此示例中，我们假设有一组预测值 `predictions` 和相应的真实值 `targets`。使用 `F.mse_loss()` 函数计算均方误差（Mean Squared Error，MSE），然后通过 `torch.sqrt()` 函数对 MSE 进行开方，即可得到 RMSE。最后，我们使用 `item()` 方法将 RMSE 的值转换为 Python float 类型并打印出来。

请注意，这是一个简单的示例，仅用于说明如何在 PyTorch 中计算 RMSE。在实际应用中，你可能需要根据你的具体需求和数据格式进行适当的调整。