pytorch损失函数,mse曲线

平方损失函数：

LOSS(Xi，yi )=) Xiyi )LOSS(Xi，yi )=) Xiyi ) 2

其中，loss、x、y的维数相同，可以是向量或矩阵，I是下标。

许多loss函数都有名为size_average和reduce的布尔参数。 因为典型的丢失函数直接计算batch的数据，所以返回的所有loss结果都是维(batch_size，)的向量。

(1)如果reduce=False，则size_average参数无效，按原样返回向量形式的loss；2 )如果reduce=True，则loss返回标量a ) size_average 注：默认情况下，reduce=True，size_average=True

导入跟踪导入编号as NP 1，返回向量

loss _ fn=torch.nn.MSE loss (reduce=false，size_average=False ) a=NP.array ([ 1，2 ]，[ 3，4 ] ) b )

loss=loss_fn(input.float )、target.float (打印) loss ([1.1.]，[1.1.] ) 2，返回

a=NP.array ([ 1，2 ]，[ 3，4 ] ) b=NP.Array ) [ 2，3 ]，[ 4，4 ] ) loss_fn=Torch.nn.mseloss ) ) )