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2024年3月21日发(作者：则5 7)

mse nan损失函数

MSE（Mean Squared Error）是一种常用的损失函数，用于回归问题。它

是预测值与实际值差的平方的平均值。在PyTorch中，你可以这样定义

MSE损失函数：

```python

import torch

import as nn

loss = ()

假设 y_pred 是模型的预测值，y_true 是实际值

y_pred = (3, 5, requires_grad=True)

y_true = (3, 5)

output = loss(y_pred, y_true)

() 计算梯度

```

如果你想要计算一个批次的平均平方误差，你可以使用如下代码：

```python

import torch

假设 y_pred 是模型的预测值，y_true 是实际值

y_pred = (100, requires_grad=True)

y_true = (100)

mse = ((y_pred - y_true) 2).mean()

() 计算梯度

```

以上代码首先计算了每个样本的平方误差，然后对这些平方误差求平均，得

到整个批次的平均平方误差。注意，这里的` 2`是对每个样本单独进行的平

方运算，`mean()`是对整个批次的平方误差求平均。


本文标签： 计算 预测值 误差 样本 函数

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