pytorch如何实现L泛式

PyTorch可以使用torch.nn.L1Loss()和torch.nn.MSELoss()分别实现L1泛式和L2泛式的损失函数。

具体来说，L1泛式可以通过调用torch.nn.L1Loss()函数来实现。该函数计算了预测值和真实值之间的绝对误差的平均值，即：

L1 loss = 1/n * Σ|y_pred - y_true|

其中，y_pred是模型的预测值，y_true是真实值，n是样本数量。

而L2泛式可以通过调用torch.nn.MSELoss()函数来实现。该函数计算了预测值和真实值之间的均方误差的平均值，即：

L2 loss = 1/n * Σ(y_pred - y_true)^2

同样地，y_pred是模型的预测值，y_true是真实值，n是样本数量。

在训练过程中，可以将L1或L2泛式的损失函数作为模型的优化目标进行优化，以最小化预测值和真实值之间的误差。