计算两个pytorch张量的RMSE

你好，计算两个PyTorch张量的RMSE可以使用以下代码：

import torch

def rmse(t1, t2):
    return torch.sqrt(torch.mean((t1 - t2) ** 2))

t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([2, 3, 4])

print(rmse(t1, t2))

输出结果为：

tensor(1.)

希望能对你有所帮助。

相关问题

pytorch rmse

在 PyTorch 中计算均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）可以使用以下代码：

import torch

def rmse(predictions, targets):
    return torch.sqrt(torch.mean((predictions - targets) ** 2))
# 示例用法
predictions = torch.tensor([2.5, 3.7, 4.2, 5.1])
targets = torch.tensor([2.0, 3.5, 4.0, 5.0])

print(rmse(predictions, targets))

上述代码定义了一个 `rmse` 函数，它接受两个张量 `predictions` 和 `targets`，并返回均方根误差。我们使用 `torch.sqrt` 计算平方根，`torch.mean` 计算平均值，然后用 `**` 运算符计算平方。

在示例中，我们计算了预测值和目标值的均方根误差，并打印了结果。输出将是一个张量，表示预测值和目标值之间的均方根误差。

rmse pytorch

均方根误差（Root Mean Square Error）是衡量预测值与真实值之间差异的常指标。在PyTorch，可以使用以下代码计均方根误差：

import torch.nn.functional as

def rmse(predictions, targets):
    mse = F.mse_loss(predictions, targets)
    rmse = torch.sqrt(mse)
    return rmse

# 示例用法
predictions = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
targets = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0])
print(rmse(predictions, targets))

上述代码中，`predictions`是预测值的张量，`targets`是真实值的张量。`F.mse_loss`计算平均平方误差（Mean Square Error），然后使用`torch.sqrt`计算均方根误差。