mae损失函数torch代码

以下是使用PyTorch实现的Mae损失函数的代码示例：

import torch

def mae_loss(y_pred, y_true):
    loss = torch.mean(torch.abs(y_pred - y_true))
    return loss

在这个代码中，`y_pred`是模型的预测值，`y_true`是真实值。通过计算预测值与真实值之间的绝对差值，然后使用`torch.abs()`函数获取绝对值，再使用`torch.mean()`函数计算所有样本的平均值，得到Mae损失值。你可以将你的模型的预测值和真实值传递给`mae_loss()`函数，它将返回Mae损失值。请确保输入的预测值和真实值都是PyTorch的Tensor类型。

相关问题

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

pytorch实现MAE损失函数

PyTorch中可以使用torch.nn.L1Loss来实现MAE（Mean Absolute Error）损失函数。该函数的定义如下：class torch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction='mean')。你可以直接调用该函数来计算MAE损失。