python中L2范数损失函数

在Python中，可以使用NumPy库来计算L2范数损失函数。L2范数损失函数也被称为欧氏距离损失函数或均方误差损失函数。

下面是一个使用NumPy计算L2范数损失函数的示例代码：

import numpy as np

def l2_loss(y_true, y_pred):
    error = y_true - y_pred
    loss = np.sqrt(np.sum(error ** 2))
    return loss

# 示例使用
y_true = np.array([1, 2, 3])
y_pred = np.array([2, 3, 4])
loss = l2_loss(y_true, y_pred)
print(loss)

在这个示例中，`y_true`表示真实值，`y_pred`表示预测值。函数`l2_loss`计算了真实值和预测值之间的差异，然后使用NumPy的`sum`函数计算差异的平方和，再使用`sqrt`函数计算平方和的平方根，最后得到L2范数损失函数的值。

注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对输入进行验证和处理，以适应不同的数据类型和形状。