pytorch mse

PyTorch中的MSE（Mean Square Error）是一种衡量预测值与真实值之间差异程度的指标。MSE可以用来评估模型的性能，特别是在回归问题中。MSE的公式为：MSE(x, y) = 1/n * sum((x_i - y_i)^2)，其中x和y分别表示预测值和真实值，n表示样本数量。

在PyTorch中，可以使用torch.nn.MSELoss函数来计算MSE。该函数的参数包括size_average、reduce和reduction。其中，size_average决定是否对输出进行平均，reduce决定是否对输出进行求和，reduction决定如何进行归约操作。通常情况下，可以将这些参数设置为默认值。

下面是使用PyTorch计算MSE的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建预测值和真实值的张量
input = torch.randn(2, 5, requires_grad=True) # 预测值
target = torch.randn(2, 5) # 真实值

# 使用MSELoss计算MSE
criterion = nn.MSELoss()
loss = criterion(input, target)

print('MSE:', loss.item())

在这个示例中，我们首先创建了一个形状为(2, 5)的预测值张量input和真实值张量target。然后，使用torch.nn.MSELoss()创建了一个MSE损失函数criterion。最后，使用criterion(input, target)计算了预测值和真实值之间的MSE，并将结果打印出来。

总结起来，PyTorch中的MSE是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的指标，可以使用torch.nn.MSELoss函数进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch中的MSELoss函数](https://blog.csdn.net/weixin_41122036/article/details/103286751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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