pytorch如何使用均方误差损失函数

对于使用 PyTorch 的均方误差损失函数，你可以按照以下步骤进行操作：

1.导入 PyTorch 模块：

import torch

2.定义模型：

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)

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

3.定义损失函数：

criterion = torch.nn.MSELoss()

4.定义优化器：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

5.训练模型：

for epoch in range(100):
    # forward
    y_pred = model(x_data)

    # compute loss
    loss = criterion(y_pred, y_data)

    # backward
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # print result
    print(f'Epoch: {epoch + 1}/100 | Loss: {loss.item():.4f}')

注意，上面的 `x_data` 和 `y_data` 分别指训练数据集中的输入和输出，需要自己定义并且转换为 PyTorch 的 Tensor 类型。