pytorch的MAE损失函数

PyTorch中的MAE（Mean Absolute Error）损失函数用于衡量预测值与真实值之间的平均绝对误差。它是回归问题中常用的损失函数之一。

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.L1Loss`类来实现MAE损失函数。该类计算的是预测值与真实值之间的平均绝对误差。

以下是使用PyTorch中的MAE损失函数的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建预测值和真实值
predictions = torch.tensor([2.5, 3.7, 4.1, 5.2])
targets = torch.tensor([2.0, 4.0, 4.5, 5.0])

# 创建MAE损失函数对象
mae_loss = nn.L1Loss()

# 计算MAE损失
loss = mae_loss(predictions, targets)

print(loss.item())  # 打印损失值

输出结果为：

0.4750000238418579