绝对误差损失函数nn代码

在PyTorch中，你可以使用`torch.nn.L1Loss`来实现绝对误差损失函数。这个函数计算两个输入张量之间的平均绝对差异。下面是一个简单的例子：

import torch
from torch import nn

# 定义一个L1Loss对象
loss_fn = nn.L1Loss()

# 假设我们有预测值（x_pred）和真实值（y_true）
x_pred = torch.randn(100, 100)
y_true = torch.randn(100, 100)

# 计算损失
loss = loss_fn(x_pred, y_true)

# 打印损失值
print("Mean Absolute Error Loss: ", loss.item())  # .item()用于从张量转换为浮点数

上述代码展示了如何在PyTorch中使用`L1Loss`来度量预测值和真实值之间的平均绝对误差。

在Keras中，也有类似的函数，如`mean_absolute_error`（MAE），它用于计算预测值与目标值之间的平均绝对误差。例如：

from keras import backend as K
from keras.losses import mean_absolute_error

# 假设你有一个模型model
model.compile(optimizer='adam', loss=mean_absolute_error)

# 使用model.predict和ground_truth计算MAE
mae_loss = mean_absolute_error(model.predict(some_data), ground_truth)

请注意，Keras中的`mean_absolute_error`可以直接作为损失函数传递给`model.compile`，而不需要像PyTorch那样先创建一个`nn.Module`实例。