pytorch lstm 回归损失函数

PyTorch LSTM 回归问题的损失函数通常使用均方误差（MSE）损失函数，可以通过PyTorch库中的`nn.MSELoss()`函数实现。示例代码如下：

import torch.nn as nn

# 定义模型
class MyLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(MyLSTM, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 定义损失函数
criterion = nn.MSELoss()

在训练过程中，可以将模型的输出结果和真实值（标签）传入该损失函数中进行计算，得到该批次中的平均损失。