我正在嘗試構建一個損失函數，它將計算兩個相同大小的期限的均方誤差。換句話說，我需要一個函數來計算矩陣 A 和矩陣 B 上每 2 個單元格（具有相同行和列）單元格的差異，對其進行平方并計算差異的平均值。據我了解 nn.MSELoss 應該做到這一點。當我將 2 個張量傳遞給 nn.MSELoss 時，我收到以下錯誤消息：RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous這是我的代碼nn.MSELoss(stack_3[0,:],stack_7[0,:])張量是相同形狀的浮點數。stack_3.shape, stack_7.shape
(torch.Size([6131, 784]), torch.Size([6131, 784]))
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當年話下
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nn.MSELoss是一個可調用的類，而不是一個函數。您需要首先定義 的實例nn.MSELoss，然后才能調用它。或者您可以直接使用torch.nn.functional.mse_loss.
from torch import nn criterion = nn.MSELoss() loss = criterion(stack_3[0, :], stack_7[0, :])
或者
import torch.nn.functional as F loss = F.mse_loss(stack_3[0, :], stack_7[0, :])
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