L = reconstruction_loss(y, x, reduction="sum") + kld_loss(mu, logvar, beta=0.1)中的reduction="sum"是什么意思，reconstruction_loss是nn.functional.mse_loss

在L = reconstruction_loss(y, x, reduction="sum") + kld_loss(mu, logvar, beta=0.1)中，reduction="sum"表示计算重构误差时，将所有样本的误差求和。在PyTorch中，reconstruction_loss使用的是nn.functional.mse_loss，即均方误差损失函数，其计算公式为：

loss(x, y) = 1/n * sum((x_i - y_i)^2)

其中，x和y分别表示重构后的输出和输入，n表示样本数量。

通过设置reduction="sum"，表示对所有样本的损失进行求和，从而得到整个batch的损失。与之相对的是reduction="mean"，表示对所有样本的损失进行求平均，即：

loss = 1/n * sum(loss(x_i, y_i))

其中，loss(x_i, y_i)表示单个样本的损失。