nn.mseloss(reduction=mean)

b'nn.mseloss(reduction=mean)'是一个PyTorch中的均方误差损失函数，其计算方式是计算预测结果与标签之间的平均平方误差。reduction参数用于控制损失计算的规约方式，mean表示计算平均值。

相关问题

nn.MSELoss(reduction=True)

`nn.MSELoss` 是 PyTorch 中的一个损失函数，用于计算均方误差（Mean Squared Error，MSE）。它的定义如下：

$$
\text{MSE}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2
$$

其中，$n$ 是样本数量，$y_i$ 是真实值，$\hat{y}_i$ 是预测值。`reduction` 是一个布尔值，用于指定是否将每个样本的 MSE 损失值相加，还是返回一个向量，其中每个元素是对应样本的 MSE 值。当 `reduction=True` 时，会将所有样本的 MSE 值相加，并返回一个标量；当 `reduction=False` 时，会返回一个向量，其中每个元素是对应样本的 MSE 值。

nn.mseloss(reduction='mean')

nn.mseloss(reduction='mean')是一个均方误差损失函数，用于计算预测值与真实值之间的平均平方误差。其中reduction参数指定了损失函数的计算方式，这里设置为'mean'表示计算平均值。