loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 输出值了0.333。 输出表明loss损失函数 ...

Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方损失函数作用主要是求预测实例与真实实例之间的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函数需要输入两个tensor，类型统一设置为float，否则会报错，也可以在全局设置 ...

https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/81029791 ...

MSE是mean squared error的缩写，即平均平方误差，简称均方误差。 MSE是逐元素计算的，计算公式为： 旧版的nn.MSELoss()函数有reduce、size_average两个参数，新版的只有一个reduction参数了，功能是一样的。reduction的意思是维度要不要 ...

import torch x = torch.randn(128, 20) # 输入的维度是（128，20）m = torch.nn.Linear(20, 30) # 20,30是指维度output = m(x)print('m.weight.shape:\n ', m.weight.shape ...

输入x： [ batch_size, channels, height_1, width_1 ] batch_size 一个batch中样例的个数 ...

123456789101112lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)x seq_len ...

函数作用 torch.where()函数可以是按照给定的条件合并两个tensor； 条件满足的位置取前者，否则取后者。 代码示例 ...