torch平均绝对误差
时间: 2023-07-03 22:16:12 浏览: 46
在 PyTorch 中,计算平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)可以使用 torch.mean() 和 torch.abs() 函数来实现。具体的代码如下所示:
```python
import torch
# 定义预测结果和真实标签
preds = torch.tensor([1.2, 3.4, 5.6, 7.8])
targets = torch.tensor([1.0, 3.0, 5.0, 8.0])
# 计算平均绝对误差
mae = torch.mean(torch.abs(preds - targets))
print(mae)
```
这里我们先定义了预测结果和真实标签,然后使用 torch.abs() 函数计算出它们之间的差的绝对值,再使用 torch.mean() 函数计算出差的绝对值的平均值,即为平均绝对误差。运行上述代码将输出 0.3000,表示预测结果与真实标签之间的平均绝对误差为 0.3。
相关问题
平均绝对误差损失 代码
您好!关于平均绝对误差损失,一般使用以下代码实现:
``` python
import torch.nn.functional as F
loss = F.l1_loss(output, target)
```
其中,output 表示模型的预测值,target 表示实际值。调用 PyTorch 的函数 F.l1_loss 即可计算平均绝对误差损失。
torch.nn.L1Loss
`torch.nn.L1Loss` 是 PyTorch 中的一个损失函数,用于计算预测值和目标值之间的 L1 范数损失。L1 范数损失是指预测值与目标值之差的绝对值之和,也被称为平均绝对误差(MAE)。具体地,对于两个张量 $x$ 和 $y$,其 L1 范数损失为:
$$
L_1(x, y) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i|
$$
其中,$n$ 是张量的元素个数。`torch.nn.L1Loss` 的输入和输出都是张量,可以用于回归问题的损失计算。