pytorch编写rmseloss

好的，以下是使用 PyTorch 编写 RMSLE Loss 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 RMSLE Loss 
class RMSLELoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(RMSLELoss, self).__init__()
        # 初始化 MSELoss 
        self.mse = nn.MSELoss()

    def forward(self, predict, target):
        # 计算 MSELoss 
        mse_loss = self.mse(torch.log1p(predict), torch.log1p(target))
        # 计算 RMSLE Loss 
        rmsle_loss = torch.sqrt(mse_loss)
        return rmsle_loss

在上述代码中，我们首先定义了 RMSLELoss 类，继承自 PyTorch 中的 nn.Module 类。在 RMSLELoss 类的构造函数中，我们初始化了 PyTorch 中的 MSELoss 类，因为 RMSLE Loss 是基于 MSELoss 计算得出的。

接着在 forward 方法中，我们首先使用 PyTorch 中的 log1p 函数对 predict 和 target 进行操作，然后调用之前初始化的 MSELoss 计算 MSELoss，并最终通过 PyTorch 中的 sqrt 函数计算出 RMSLE Loss。

这样，我们就成功地使用 PyTorch 编写了 RMSLE Loss。