无意间在 pytorch 的官网中看到了 randint 的文档,发现了一种有趣的写法 torch.randint(low=0,high,size,*,generator=None,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False)→ Tensor…
loss=nn.MSELoss()input=torch.randn(3,5,requires_grad=True)target=torch.randn(3,5)output=loss(input,target) 对于具体的output是怎么算出来的,官网并未给出对应的示例。 以下将给出官网上的示例的计算方式: (torch.mean((target-input)**2,dim=1)).mean() 对于示例之外的其他的MSELoss所实例化的对象...