torch平均绝对误差

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：

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：

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。

如何在PyTorch中实现平均绝对误差损失函数的代码示例？

在PyTorch中，你可以通过`nn.L1Loss`模块轻松地实现平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）作为损失函数。以下是创建并使用MAE损失函数的一个简单例子：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个神经网络模型（这里仅作演示）
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)  # 假设输入特征有10个，输出一个预测值

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 初始化模型和随机数据
model = MyModel()
x = torch.randn(100, 10)
y_true = torch.randn(100, 1)  # 真实标签

# 定义MAE损失函数
mae_loss = nn.L1Loss()

# 计算损失
loss = mae_loss(model(x), y_true)

print("Average Absolute Error Loss:", loss.item())

在这个例子中，我们首先导入了必要的库，然后创建了一个简单的线性模型。在训练过程中，我们将模型的输出与真实标签`y_true`传给`mae_loss`函数，它会计算每个样本的绝对误差并返回所有样本的平均值。